keras `fit_generator()`的形状问题

Keras是一个开源的深度学习框架，提供了高级的API接口，使得构建和训练深度学习模型变得更加简单和高效。其中，fit_generator()是Keras中用于模型训练的函数之一。

fit_generator()函数用于训练模型，它可以从Python生成器中无限地生成数据批次，并将这些数据批次用于模型的训练。相比于fit()函数，fit_generator()函数更适用于处理大规模数据集或者无法一次性加载到内存中的情况。

在使用fit_generator()函数时，需要注意数据生成器的输出形状问题。数据生成器应该生成一个元组(inputs, targets)，其中inputs是输入数据的批次，targets是对应的目标数据的批次。这两个批次的形状应该满足模型的输入和输出要求。

具体来说，如果模型的输入是一个张量，那么inputs的形状应该是(batch_size, input_shape)，其中batch_size是批次大小，input_shape是输入数据的形状。如果模型有多个输入，那么inputs应该是一个元组，包含每个输入的批次数据。

同样地，如果模型的输出是一个张量，那么targets的形状应该是(batch_size, output_shape)，其中batch_size是批次大小，output_shape是输出数据的形状。如果模型有多个输出，那么targets应该是一个元组，包含每个输出的批次数据。

需要注意的是，生成器应该无限地生成数据批次，直到达到指定的训练轮数或停止条件。在每个训练轮次中，fit_generator()函数会自动从生成器中获取一个数据批次，并将其用于模型的训练。

对于形状问题，可以根据具体的模型和数据集来确定。如果遇到形状不匹配的问题，可以检查模型的输入和输出形状，以及数据生成器生成的批次数据的形状是否一致。如果不一致，可以调整模型的输入和输出形状，或者调整数据生成器生成的批次数据的形状，以使它们匹配。

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