我目前有一个数据集，该数据集包含来自1类的50个独立可变长度序列和来自2类的50个独立可变长度序列。当我在数据集中加载数据时，我已经对其进行了过滤和插值，但是我仍然需要执行一些操作训练之前的步骤。
目前，在训练时，我从第1类的30个窗口序列中选取和从第2类的30窗口序列中随机排序。我为验证集保留3个1类和3个2类序列，然后为我的测试集保留其余的17个1类和2类序列。
对于交叉验证，我有几乎相同的管道，除了每一次折叠，我都会随机选择不同的训练测试和验证序列。
我所有的预处理都是在numpy中执行的，然后使用Tensorflow训练我的模型。
我一直在看tf.data模块，并且想知道是否有一种方法可以用基于端到端的基于Tensorflow的管道替换当前的管道。我目前不确定在将序列放入tensorflow数据集后是否可以保持所有序列的独立性，然后是否可以应用滑动窗口并独立标准化每个序列。我正在寻找有关如何解决此问题的建议或资源。