object has no attribute 'fit_generator'

### Python 对象无 `fit_generator` 属性解决方案

在较新的 Keras 版本中，`fit_generator()` 方法已被弃用并替换为更通用的 `fit()` 函数[^2]。这意味着如果尝试调用不存在于当前对象实例中的 `fit_generator` 属性，则会引发 `AttributeError`。

对于希望继续使用生成器作为输入的情况，应当调整代码以适应新版本 API 变化：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np


def create_model():
    # 假设这是创建模型的部分...
    pass


datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = datagen.flow_from_directory(
        'data/train',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')

validation_generator = datagen.flow_from_directory(
        'data/validation',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')

model = create_model()

history = model.fit(  # 使用 fit 而不是 fit_generator
    train_generator,
    steps_per_epoch=100,
    epochs=10,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=50)

上述例子展示了如何通过更新至最新的API接口来修正此问题。值得注意的是，在传递给 `fit()` 的参数列表里仍然支持像 `steps_per_epoch`, `epochs` 这样的选项，这使得迁移过程相对平滑。

此外，当遇到此类错误时，建议查阅官方文档或发行说明，了解是否有其他类似的变更影响到所使用的功能特性。