tf.keras.model.fit 中的 validation_data 似乎不适用于生成器

Question

我尝试像这样在 Colab 中使用 model.fit_generator 进行训练：

history = model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=80, epochs=10,
                          validation_data = validation_generator,validation_steps=10,
                          verbose=1) 

它按预期工作，但有一条警告说 fit_generator 已弃用，所以我尝试使用 model.fit：

history = model.fit(train_generator, steps_per_epoch=80, epochs=10,
                validataion_data=validation_generator, validation_steps=10,
                verbose=1) 

训练有效，但每个 epoch 后都没有验证。 history.history[val_loss] 也找不到。我想知道为什么没有验证。是因为validation_data来自生成器吗？

Answer 1

不，作为验证数据馈送器的生成器应该可以工作。

我遇到了类似的问题。我用model.fit() 替换model.fix_generator()。除了我还更改了生成器中batch_size 的数量，确切地说是验证数据生成器，而我没有更改validation_steps。所以在第一个时期它告诉我输入数据不足，并继续评估另一个时期而没有任何警告。由于问题仅出在验证数据集上，因此它刚刚停止评估验证。一旦我得到正确的数字 (batch_size * validation_steps <= validation_set_size)，它就开始评估验证指标。

Answer 2

model.fit_generator 将从 TensorFlow 中删除，所以请添加生成器代码，包括 .flowfromdirectory 代码，可能有错误，我们可以帮助您。