model.fit_generator被弃用

`model.fit_generator`被弃用是因为在TensorFlow 2.x版本中，它已经被`fit`方法取代。在TensorFlow 2.x中，模型的训练步骤更简洁明了。

在旧版本（Tensorflow 1.x）中，我们可以使用`model.fit_generator`方法来训练模型，特别适用于大型数据集，因为它可以通过生成器实时生成批量数据。

然而，TensorFlow 2.x中引入了更加简化和统一的API，即`model.fit`方法。`model.fit`可以接受多种形式的输入数据，例如Numpy数组、tf.data.Dataset对象或Python生成器，因此不再需要使用`model.fit_generator`。

使用新的`model.fit`方法，我们可以直接传递数据集和相应的参数来训练模型，不需要使用生成器。通过这种方式，TensorFlow 2.x提供了更加便捷的训练方式，使得代码更加清晰易读。

总之，`model.fit_generator`方法被弃用是因为TensorFlow 2.x中引入了更加简洁的API方式，即`model.fit`方法，使得模型的训练步骤更加直观和易用。

相关问题

"Fits the model on data yielded batch-by-batch by a Python generator. 2250 2251 DEPRECATED: 2252 `Model.fit` now supports generators, so there is no longer any need to use 2253 this endpoint. 2254 """ 2255 warnings.warn( 2256 '`Model.fit_generator` is deprecated and ' 2257 'will be removed in a future version. ' 2258 'Please use `Model.fit`, which supports generators.', 2259 stacklevel=2)

这段代码是关于模型训练的。它使用一个Python生成器逐批次为模型提供数据进行训练。然而，这个函数已经被弃用了，并且在将来的版本中将被移除。现在可以直接使用`Model.fit`函数来支持生成器进行训练，不再需要使用这个函数。在这段代码中，发出了一个警告来提醒开发者使用`Model.fit`函数替代`Model.fit_generator`函数。

fit_generator() got an unexpected keyword argument 'nb_val_samples'

这个错误通常出现在使用Keras的时候。在早期版本中，可以使用`nb_val_samples`来指定验证集的样本数量，但是在较新的版本中，这个参数已经被弃用了。现在，你需要使用`validation_data`参数来传递验证集的数据。你可以将其设置为一个元组，其中第一个元素是验证集的输入数据，第二个元素是验证集的标签数据。例如：

model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=10, validation_data=(validation_input, validation_labels))

其中`train_generator`是训练数据生成器，`steps_per_epoch`是每个训练周期中的步数，`epochs`是训练周期数，`validation_input`是验证集的输入数据，`validation_labels`是验证集的标签数据。这样，你就可以去掉`nb_val_samples`参数了。