Keras浮点验证数据TypeError：“fit_generator”对象不能解释为整数

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这个错误通常是由于在使用Keras的fit_generator函数时，传递给steps_per_epoch参数的值不是整数类型引起的。fit_generator函数用于训练模型，其中steps_per_epoch参数指定每个epoch中的训练步数。

解决这个问题的方法是确保steps_per_epoch参数的值是一个整数。可以通过以下几种方式来解决：

1. 检查数据生成器的生成样本数量是否正确。确保生成器生成的样本数量是整数，如果不是整数，可以通过调整数据集或生成器的配置来解决。
2. 检查数据生成器的batch_size参数是否正确设置。batch_size参数指定每个批次中的样本数量，确保该值是整数。
3. 检查数据集的样本数量是否能够被batch_size参数整除。如果不能整除，可以通过调整数据集或生成器的配置来解决。
4. 如果使用的是自定义的数据生成器，可以在生成器的代码中添加逻辑来确保生成的样本数量是整数。

总结起来，解决这个问题的关键是确保传递给fit_generator函数的steps_per_epoch参数的值是一个整数，并且与数据生成器的配置相匹配。