如何将训练和验证数据结合在一起

【问题标题】：How to fit train and validation data together如何将训练和验证数据结合在一起
【发布时间】：2021-07-21 10:58:28
【问题描述】：

history = model.fit(
    train_generator,
    validation_generator,
    steps_per_epoch= 2403//32,
    epochs= 5,
)

这是我目前正在使用的代码，我收到以下错误： ValueError: 'y' argument is not supported when using 'keras.utils.Sequence' as input. 我有 2403 个训练图像和 600 个验证图像，我使用的批量大小为 32，请指导我如何执行此操作。

【问题讨论】：

标签： tensorflow model-fitting

【解决方案1】：

当您的输入从生成器生成时，您需要按如下方式传递您的验证数据。

history = model.fit(
    train_generator,
    validation_data=validation_generator,
    steps_per_epoch= 2403//32,
    epochs= 5,
)

【讨论】：

这里 steps_per_epoch = 2403//32 ，但是验证图片只有 600 ，这不会造成一些冗余迭代吗？
通常，设置：step_per_epoch = len(train_generator) / batch_size 和 validation_steps = len(validation_generator) / batch_size。