如何在 Keras 中将多个数据集与一个模型一起使用？答案

【问题标题】：How can I use multiple datasets with one model in Keras?如何在 Keras 中将多个数据集与一个模型一起使用？
【发布时间】：2018-11-27 12:56:00
【问题描述】：

我正在使用 LSTM 网络尝试使用 Keras 和 Tensorflow 进行外汇预测。我当然希望它在多天的交易中进行训练，但要做到这一点，我必须给它提供具有大跳跃和没有运动的阶段的连续数据......当市场收盘时......这并不理想因为这些跳跃和没有运动的阶段而“困惑”。或者，我使用每分钟一天的数据，但这样我训练数据的时间非常有限，并且模型不会很好。

您对如何解决此问题有想法吗？这是我当前的代码：

CODE

谢谢

【问题讨论】：

标签： tensorflow neural-network keras artificial-intelligence forecasting

【解决方案1】：

如果您计划将多个数据集按顺序拟合为数据切片，则可以使用以下方法：

for _ in range(10):
#somehow cut the data into slices and fit them one by one
    model.fit(data_slice, label_slice ......)

因为对 fit 的连续调用将逐步训练单个模型。

【讨论】：