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fit_generator()缺少1个必需的位置参数:“generator”

fit_generator()是Keras中用于训练模型的函数之一。它用于从生成器中获取数据并训练模型。在使用fit_generator()函数时,确实了一个必需的位置参数:"generator"。

fit_generator(generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch)

参数解释:

  • generator:生成器对象,用于生成训练数据。
  • steps_per_epoch:一个epoch中的步数,即生成器返回数据的总批次数。
  • epochs:训练的轮数。
  • verbose:日志显示模式,0表示不显示日志,1表示显示进度条,2表示显示每个epoch的日志。
  • callbacks:用于在训练过程中执行的回调函数列表。
  • validation_data:用于验证的生成器对象。
  • validation_steps:在验证集上的步数。
  • class_weight:用于设定不同类别的权重,可以用于处理类别不平衡的问题。
  • max_queue_size:生成器队列的最大容量。
  • workers:用于生成数据的线程数。
  • use_multiprocessing:是否使用多进程生成数据。
  • shuffle:是否在每个epoch之前打乱数据。
  • initial_epoch:开始训练的初始epoch。

fit_generator()函数的作用是根据给定的生成器对象和参数进行模型训练。它适用于当数据集太大无法一次性加载到内存中时,可以通过生成器逐批次地读取数据进行训练。

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