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上一个step_per_epoch上的keras fit_generator InvalidArgumentError

在Keras中，fit_generator是一个用于模型训练的函数，用于逐个生成数据的批次并对模型进行训练。在上一个step_per_epoch中出现InvalidArgumentError的错误可能有多种原因。

数据生成器的问题：InvalidArgumentError可能是由于数据生成器产生了错误的输入数据引起的。在使用fit_generator时，需要确保生成器返回正确的输入数据和对应的标签。可以检查生成器的代码，确保数据的格式正确且与模型的输入匹配。
数据预处理的问题：InvalidArgumentError也可能是由于数据预处理过程中出现错误引起的。在使用生成器前，可能对数据进行了一些预处理操作，如缩放、归一化等。需要检查数据预处理的代码，确保没有引入错误。
模型结构的问题：InvalidArgumentError还可能是由于模型的结构与输入数据不兼容引起的。在使用fit_generator前，需要确保模型的输入层与数据的形状匹配。可以使用模型的summary()函数查看模型的结构，并检查输入层的形状是否与数据的形状一致。

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相关搜索:2通道图像的UNET第一卷积块中的Keras InvalidArgumentError InvalidArgumentError:索引[120，2]= -1不在Keras中的[0，10]中 InvalidArgumentError:默认MaxPoolingOp仅支持设备类型CPU上的NHWC Keras fit_generator()在Colab上不显示准确性 Keras fit_generator()，这是正确的用法吗？keras `fit_generator()`的形状问题 keras和python上的InvalidArgumentError Raspberry Pi上的Keras GPU加速？ValueError：(205087，)，但got (1，)，在keras中的一个热点向量上使用fit_generator 使用fit_generator()与fit()的Keras进度条

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