我正在尝试使用fit_generator在语音数据集上训练CNN模型。在演讲中，训练批次通常被定义为每批语音文件的数量。每个语音文件可以具有不同数量的样本帧。因此，samples_per_batch的数量对于每个批次都不相同。在一个批次中保留一部分语音文件而在下一批次中保留剩余部分是不合适的。此外，如果我必须计算每个音频文件中的样本数量以确保满足samples_per_batch的数量，我将失去批量生成器的所有优势。
目前，我的批处理生成器从一个批次（预先确定的批处理列表）下列出的文件中读取要素和目标，并将其作为numpy数组返回。
有没有办法将这些不同的samples_per_batch容纳到fit_generator代码中？