python - 将验证数据传递到 Keras Sequential 中的 .fit 时，生成器未被识别

Question

具体错误:

ValueError: When passing validation_data, it must contain 2 (x_val, y_val) or 3 (x_val, y_val, val_sample_weights) items, however it contains 39 items

除了源代码之外，我确实无法在任何地方找到该错误。

model.fit(  train_x
            , train_y
            , epochs=1
            , validation_data=validation_data_flow
            , callbacks=[checkpointer]
        )

validation_data 是一个 DirectoryIterator，由 flow_from_directory 实现

validation_data_flow = ImageDataGenerator().flow_from_directory(
        validation_data_dir,
        target_size = (img_width, img_height),
        batch_size = batch_size,
        class_mode = 'categorical')

Answer 1

您必须对相同类型的数据(例如数组或生成器)进行训练和验证并不完全正确，但您不能使用相同的函数来做到这一点。

您可以在数组上进行训练，并在生成器上进行验证，但这将需要 2 个不同的函数调用，并且意味着如果您使用多个时期，您将无法在每个时期后获得验证指标。您可以通过以下方法解决此问题:

for i in range(epochs):
    model.fit(train_x, train_y, epochs=1, callbacks=[checkpointer])
    loss = model.evaluate_generator(validation_data_flow)

    print("Validation loss for epoch %s was %s" % (i, loss))