依旧报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'fit_generator'

当你遇到`AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'fit_generator'`这个错误时，通常是在尝试对Keras的`Sequential`模型进行数据生成器训练（如`ImageDataGenerator`）。这个问题可能是由于以下几个原因：

1. **版本兼容性**：`fit_generator`方法在Keras早期版本中可用，但在某些较新的版本中可能已被移除或合并到其他方法中。检查你的Keras和TensorFlow版本是否需要更新。

2. **导入错误**：确保你在使用`fit_generator`前已经正确导入了`keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator`。

3. **模型实例化**：确认你创建的是一个支持训练的模型。有些预训练模型（如VGG、Inception等）默认是用于预测的，它们可能没有`fit_generator`方法。

4. **模型修改**：如果你对`Sequential`模型进行了自定义扩展，可能会意外地覆盖了`fit_generator`的定义。检查是否有无意中删除或重命名了该方法。

5. **回调函数**：确保`fit_generator`的调用不是在一个使用`ModelCheckpoint`, `EarlyStopping`等回调函数的地方，因为这些回调可能改变了训练流程。

为了修复这个问题，你可以试试以下步骤：

- 确保使用的是正确的Keras版本，如果需要更新，看官方文档是否有替代方法。
- 检查`fit_generator`方法的使用是否正确，例如：`model.fit(data_gen.flow(x_train, y_train), steps_per_epoch=len(x_train) / batch_size, epochs=num_epochs)`.
- 如果在自定义模型中，确认`Sequential`的子类实现了`fit_generator`方法。