当通过'fit_generator‘函数训练模型时，我如何通过数据生成器生成验证数据？

在使用'fit_generator'函数训练模型时，可以通过数据生成器生成验证数据。数据生成器是一个可以无限生成数据样本的迭代器，它可以在模型训练过程中动态地生成验证数据。

要通过数据生成器生成验证数据，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个验证数据生成器：可以使用Keras的ImageDataGenerator类来创建一个验证数据生成器。该类提供了许多参数和方法，用于对数据进行预处理和增强。
2. 配置验证数据生成器：通过设置ImageDataGenerator类的参数，可以对验证数据生成器进行配置。例如，可以设置图像的缩放比例、旋转角度、平移范围等。
3. 生成验证数据：使用验证数据生成器的flow_from_directory方法，可以从指定的目录中生成验证数据。该方法会自动从目录中读取图像，并进行预处理和增强操作。
4. 设置验证数据生成器的参数：可以通过设置flow_from_directory方法的参数，来控制生成验证数据的批次大小、图像尺寸等。
5. 将生成的验证数据用于模型训练：在调用'fit_generator'函数时，将生成的验证数据作为参数传递给validation_data参数。模型在每个训练周期结束后，会使用验证数据进行性能评估。

需要注意的是，数据生成器生成的验证数据应该与训练数据具有相同的特征和标签，以确保模型在验证过程中的准确性。

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