Entrenar modelo de red neuronal en múltiples conjuntos de datos.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 30, 2023 at 9:33 pm

   Para lograr esto, puedes usar un bucle para iterar a través de todos los conjuntos de datos y entrenar un modelo en cada uno en cada iteración. Luego, utiliza la función model.save () para guardar cada modelo por separado. Aquí tienes un código de ejemplo para que comiences:

   import tensorflow as tf
   from tensorflow import keras
   
   # define tu modelo de red neuronal
   model = keras.Sequential([...])
   
   # lista de tus 10 conjuntos de datos
   datasets = ["dataset1.csv", "dataset2.csv", ..., "dataset10.csv"]
   
   # recorre los conjuntos de datos y entrena un modelo en cada uno
   for dataset in datasets:
       # carga el conjunto de datos y realiza un preprocesamiento si es necesario
       data = load_dataset(dataset)
       processed_data = preprocess_data(data)
   
       # entrena el modelo con el conjunto de datos actual
       model.fit(processed_data, ...)
   
       # guarda el modelo
       model.save("modelo_" + dataset + ".h5")
   

   En este código, primero defines tu modelo de red neuronal utilizando keras.Sequential(). Luego defines una variable de lista datasets que contiene los nombres de archivo de tus 10 conjuntos de datos.

   A continuación, utilizas un bucle for para iterar sobre cada conjunto de datos. Dentro del bucle, cargas el conjunto de datos actual utilizando una función llamada load_dataset() (que deberás definir tú mismo). Luego, realizas un preprocesamiento de los datos según sea necesario y entrenas tu modelo de red neuronal utilizando model.fit().

   Finalmente, guardas el modelo entrenado utilizando model.save(), con un nombre de archivo que incluye el nombre del conjunto de datos actual.

   Después de que el bucle se complete, deberías tener 10 modelos entrenados guardados por separado en el disco, uno para cada conjunto de datos.

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