python - Keras 模型 fit_generator 奇数误差

Question

我有以下代码:

    datagen = ImageDataGenerator(
        rescale=1./255,
        target_size=(128, 128),
        shear_range=0.2,
        zoom_range=0.2,
        horizontal_flip=True)

    test_datagen = ImageDataGenerator(
        rescale=1./255,
        target_size=(128, 128)
    )

    datagen.fit(X_train)

    model.fit_generator(
        datagen.flow(X_train, Y_train),
        samples_per_epoch=len(X_train),
        epochs=30,
        verbose=1,
        validation_data=(X_valid, Y_valid))

抛出异常错误

  Traceback (most recent call last):
      File "cnn.py", line 258, in <module>
          models = run_cross_validation_create_models(num_folds)
      File "cnn.py", line 205, in run_cross_validation_create_models
          validation_data=(X_valid, Y_valid))
      TypeError: fit_generator() takes at least 4 arguments (5 given)

谁能解释这里出了什么问题，我正在加载一组 3700 张图像。

Answer 1

它可能来自新的 API(昨天发布的 Keras 2.0)，fit_generator() 现在采用 steps_per_epoch 参数而不是 samples_per_epoch。

steps_per_epoch 通常是 samples_per_epoch/batch_size。

您可以找到此信息 in the documentation .

有帮助吗？