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。

相关问题

self.model.fit_generator(

这段代码使用 Keras 中的 fit_generator 方法对模型进行训练，该方法可以从 Python 生成器（generator）中获取数据进行训练。在这里，fit_generator 方法接受了多个参数，包括训练数据的生成器 train_generator，批次大小 batch_size，训练轮数 epochs，验证数据的生成器 validation_generator 等。通过调用 fit_generator 方法，可以启动模型的训练过程，并在每轮训练后评估模型在验证数据上的性能，以便进行调整和优化。

需要注意的是，fit_generator 方法是在 Keras 2.0 之后引入的，用于替代旧的 fit_generator 方法。它支持多输入和多输出模型的训练，同时可以充分利用计算资源，提高训练效率。

cnn_model_history = cnn_model.fit_generator( # 训练数据生成器 train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples// batch_size , epochs=epochs, validation_data=test_generator, validation_steps=nb_validation_samples// batch_size, workers = 4)的作用是什么

这段代码的作用是使用生成器来训练卷积神经网络模型，并返回训练过程中的历史记录。具体来说，这段代码中：

- train_generator和test_generator是训练数据集和测试数据集的生成器，用于产生训练样本和标签。
- steps_per_epoch是每个epoch需要迭代的步数，由训练样本数(nb_train_samples)和批次大小(batch_size)计算得出。
- epochs是训练轮数，即模型需要训练几次。
- validation_data是验证集的数据和标签，用于检测模型在训练过程中的性能。
- validation_steps是每个epoch需要验证的步数，由验证集样本数(nb_validation_samples)和批次大小(batch_size)计算得出。
- workers是用于训练的进程数，它可以加速模型的训练过程。

最后，cnn_model_history将返回一个记录训练过程中损失和指标的字典，包括训练集和验证集的损失、准确率等信息。通过这些信息，我们可以了解模型在训练过程中的性能表现，并根据需要进行调整和优化。