Я сделал ноутбук Python общего назначения для обучения моделей Tensorflow на любой данный файл CSV.
Вам просто нужно указать путь набора данных, имя метки, размер партии и задачу (регрессия или классификация).
Такие вещи, такие как количество слоев, количество узлов в каждом слое, количество выходных узлов, функции потерь, модели контрольной точки, ранняя остановка.
Вся предварительная обработка, которую вам когда-либо понадобится, построено вправо в слои модели, чтобы модель только что принимает необработанные данные и преподавает его сама по себе без необходимости иметь отдельные функции. (делает развертывание аду намного проще)
Код также может обрабатывать очень большие файлы CSV. (больше чем 10 ГБ)
KERAS-TUNER используется для определения оптимальных значений регуляризации ядра и функций активации.
https://colab.research.google.com/drive/1FzSQQR5ta7UGUNJZVYO8GjvNNSWjes3N?usp=sharing
Я согласен, что это не «один размер подходит всем», но вы никогда не знаете, когда это может быть полезно.
Оригинал: “https://dev.to/zahash/general-purpose-tensorflow-model-trainer-for-csv-files-2im0”