generator: 数据生成器,应该产生批次数据(X_batch, y_batch)供模型训练。这是必需的参数。 steps_per_epoch: 一个epoch(所有训练数据的一次完整遍历)中应抽取的步数(批次数量)。如果未指定,将使用len(generator)作为默认值。 epochs: 整数,定义整个数据集将被训练的轮数。一个epoch意味着整个数据集已经被看过一次。
fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, class_weight=None, max_q_size=10, workers=1, pickle_safe=False, initial_epoch=0) 1. 利用Python的生成器,逐个生成数据的batch并进行训练。生成器与模型将并行执行以...
steps_per_epoch:这个是我们在每个epoch中需要执行多少次生成器来生产数据,fit_generator函数没有batch_size这个参数,是通过steps_per_epoch来实现的,每次生产的数据就是一个batch,因此steps_per_epoch的值我们通过会设为(样本数/batch_size)。如果我们的generator是sequence类型,那么这个参数是可选的,默认使用len(gene...
1、generator:生成器函数2、3、epochs:整数,数据迭代的轮数4、steps_per_epoch:整数,当生成器返回steps_per_epoch次数据时计一个epoch结束,执行下一个epoch。一般设置为:len(image_files) // batch_size5、validation_steps: 当validation_data为生成器时,本参数指定验证集的生成器返回次数。一般设置为:len(valid...
参考fit_generator(generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, class_weight=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, shuffle=True, initial_epoch=0)参数...
keras model.fit_generator() classGenerator(keras.utils.Sequence):def__init__(self,X,Y,batch_size=32):self.X=X# X是一个listself.Y=Y# Y是一个listself.batch_size=batch_sizedef__len__(self):#math.ceil表示向上取整#调用len(BaseSequence)时返回,返回的是每个epoch我们需要读取数据的次数return...
fit_generator(generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, validation_freq=1, class_weight=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, shuffle=True, initial_epoch=0) 3|1callbacks list...
调用fit-generator时，每个epoch训练结束后会使用验证数据检测模型性能，Keras使用model.evaluate_generator...
在深度学习中,model.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。steps_per_epoch参数是用来指定每个训练周期(epoch)中的步数,即每个epoch中生成器要产生多少个批次的数据用于训练。 具体来说,steps_per_epoch决定了每个epoch中模型要更新多少次。在每个epoch开始时,模型会...