Keras在fit_generator之后停止，没有错误

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一个高级的、用户友好的API，用于构建和训练神经网络模型。在Keras中，fit_generator是一个用于训练模型的函数，它可以从生成器中获取数据并进行模型训练。

当在使用fit_generator函数训练模型时，有时候可能会遇到停止而没有错误的情况。这可能是由于以下几个原因导致的：

1. 数据生成器问题：fit_generator函数需要一个数据生成器作为输入，生成器负责提供训练数据。如果生成器出现问题，比如生成器没有正确地生成数据或者生成器的数据不符合模型的输入要求，就可能导致训练停止。在这种情况下，可以检查生成器的实现代码，确保生成的数据格式正确，并且与模型的输入要求相匹配。
2. 训练参数设置问题：fit_generator函数还接受一些参数，用于配置训练过程，比如批量大小、训练轮数等。如果这些参数设置不当，也可能导致训练停止。在这种情况下，可以检查参数设置是否符合需求，比如批量大小是否过大导致内存溢出，或者训练轮数是否过小导致训练过早停止。
3. 模型结构问题：如果模型的结构设计有问题，比如层之间的连接错误、输入输出维度不匹配等，也可能导致训练停止。在这种情况下，可以检查模型的结构定义，确保各层之间的连接正确，并且输入输出维度匹配。

总之，当Keras在fit_generator之后停止而没有错误时，需要逐步排查以上可能的原因，检查数据生成器、训练参数设置和模型结构是否正确。如果仍然无法解决问题，可以尝试查看Keras的官方文档、社区论坛或者相关教程，寻找更多的帮助和解决方案。

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