model.fit_generator(dataset.generator(), steps_per_epoch=dataset.steps, epochs=10)是以前的代码，但是由于model.fit_generator已经被弃用，我应该如何修改呢

您应该使用新的 API 替换 "fit_generator"，新的 API 是 "fit"。您可以使用以下代码进行替换：

model.fit(dataset.generator(), steps_per_epoch=dataset.steps, epochs=10)

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model.fit_generator已弃用在哪里修改

`model.fit_generator`已被弃用，可以使用`model.fit`代替。在使用`model.fit`时，可以将数据集以`numpy arrays`或`tf.data.Dataset`的形式传递给模型进行训练。如果您有一个自定义的数据生成器，可以使用`tf.data.Dataset.from_generator`方法将其转换为`tf.data.Dataset`对象，然后将其传递给`model.fit`方法。

在修改`model.fit_generator`时，您需要将其替换为`model.fit`方法，并将数据集转换为`numpy arrays`或`tf.data.Dataset`对象。如果您使用的是自定义数据生成器，可以使用`tf.data.Dataset.from_generator`方法将其转换为`tf.data.Dataset`对象。另外，您需要确保在`model.fit`方法中设置正确的`batch_size`、`steps_per_epoch`和`epochs`参数。

train_data = [(trainX1[i], trainX2[i], trainY[i]) for i in range(trainX1.shape[0])] batch_size = 32 dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: iter(train_data), output_types=(tf.float32, tf.float32, tf.float32), output_shapes=((None, trainX1.shape[1]), (None, trainX2.shape[1]), (None, 1))) dataset = dataset.batch(batch_size) # 进行训练 #model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config) model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) model.summary() model.compile(optimizer=config.optimizer, loss=config.loss_metric) #model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss=config.loss_metric) model.fit([trainX1,trainX2], trainY, epochs=config.epochs, steps_per_epoch=len(train_data) ,batch_size=32, verbose=config.verbose,validation_split=0.2, callbacks=[my_early_stopping]) modell.fit好像没有用到dataset

你说的没错，这段代码中使用了`tf.data.Dataset`将数据集转换为了`dataset`对象，但是在训练模型时，却直接使用了原始的`trainX1`、`trainX2`和`trainY`作为训练数据。这是因为`tf.keras`中的模型可以直接接受`numpy`数组或`Tensor`类型的数据，因此在这个例子中，使用`dataset`对象并不是必需的。但是，如果数据集较大，或者需要进行分布式训练，使用`tf.data.Dataset`可以提高训练效率。