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python - 您输入的数据用完了;中断训练。确保您的数据集或生成器至少可以生成 steps_per_epoch

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 16:26:41 25 4
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当我训练我的自动驾驶汽车模型时,它在第一个时期给我错误。尽管当我减小 batch_size 时它工作正常。但这并没有给我想要的准确性。

我正在 Google Collab 中训练我的模型。

tensorflow 版本 2.3.1

错误:

error

WARNING:tensorflow:Your input ran out of data; interrupting training. Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches (in this case, 20000 batches). You may need to use the repeat() function when building your dataset.

我的代码:

def modified_model():
model = Sequential()
model.add(Conv2D(60, (5, 5), input_shape=(32, 32, 1), activation='relu'))
model.add(Conv2D(60, (5, 5), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(30, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(30, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(500, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(43, activation='softmax'))

model.compile(Adam(lr = 0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
model = modified_model()
print(model.summary())

history = model.fit_generator(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=50),
steps_per_epoch=2000,
epochs=10,
validation_data=(X_val, y_val), shuffle = 1)

最佳答案

使用生成器时,让模型计算出实际上有多少步可以覆盖一个纪元,否则您将不得不计算 steps_per_epoch=(data_samples/batch_size)。尝试在没有 step_per_epoch 参数的情况下运行

关于python - 您输入的数据用完了;中断训练。确保您的数据集或生成器至少可以生成 steps_per_epoch,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64317067/

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