如何在 Keras 中将多个数据集与一个模型一起使用？

我正在尝试使用 LSTM 网络通过 Keras 和 Tensorflow 进行外汇预测。 我当然希望它能够在很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无运动阶段的连续数据......当市场收盘时......这并不理想，因为它变得由于这些跳跃和没有运动的阶段而“困惑”。或者，我可以使用一天的每分钟数据，但这样我的训练数据时间非常有限，并且模型不会很好。

您有关于如何解决此问题的想法吗？ 这是我当前的代码：

CODE https://de.scribd.com/document/382021571/Minutely

Thanks

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 ......)

随着连续调用fit将逐步训练单个模型。