fit_generator() got an unexpected keyword argument 'samples_per_epoch'

### 回答1：
这个错误是因为在使用fit_generator()函数时，传入了一个不被支持的参数'samples_per_epoch'。这个参数在新版本的Keras中已经被废弃，应该使用'steps_per_epoch'代替。你需要修改你的代码，将'samples_per_epoch'改为'steps_per_epoch'，就可以解决这个问题了。

### 回答2：
首先，需要明确的是，这个错误信息是有关于Keras库的fit_generator()函数的，因为samples_per_epoch是fit_generator()函数所接受的一个参数。而关于这个错误的出现，也一般有两个原因。

第一个原因是在新版本的Keras库中，samples_per_epoch这个参数被废弃，并且被其替代的参数是steps_per_epoch。换句话说，如果使用的是新版本的Keras库，则应该使用steps_per_epoch代替samples_per_epoch。在这种情况下，应该将旧版本的代码中的samples_per_epoch参数替换为steps_per_epoch参数，该参数用于指定一个epoch中的训练步数。如果不清楚这个参数应该如何设置，可以根据训练数据的大小和batch_size参数来计算出来。

第二个可能导致这个错误的原因是在使用fit_generator()函数时，参数的传递出现错误。这可能是由于函数调用中的参数名称有误导致的。因此，我们需要检查一下函数调用中传递的参数的名称是否与函数的定义相匹配，并且确保不会使用已经废弃的参数名称（如samples_per_epoch）作为参数名称。

总之，如果在使用fit_generator()函数时，遇到“fit_generator() got an unexpected keyword argument 'samples_per_epoch'”这个错误信息，需要检查一下Keras库的版本是否正确，然后确保传递的参数名称与函数的定义相匹配，确保新版的库中将samples_per_epoch参数替换为steps_per_epoch参数。

### 回答3：
首先需要了解 `fit_generator()` 是 keras 模型训练时用到的函数，其主要作用是将数据生成器传递到模型中进行训练。`samples_per_epoch` 是其中一个参数，表示训练样本总数，在 keras 2.0 版本以前是可以使用的，但在 keras 2.0 以后已经被移除。

因此，当在 keras 2.0 版本及以上使用 `fit_generator()` 时，若出现了 `got an unexpected keyword argument 'samples_per_epoch'` 错误提示，则说明使用了无效的参数。可以通过删除该参数或者使用 `steps_per_epoch` 参数来代替实现对训练样本总数的控制。

`steps_per_epoch` 表示每个 epoch 中的迭代次数，通常用于指定每个 epoch 中的数据数量，这个参数是必须指定的。举个例子，如果数据集中有 1000 个样本，batch_size 为 10，则每个 epoch 中的迭代次数为 100，即每个 epoch 中会执行 100 次迭代。因此在使用 `fit_generator()` 时，可以通过 `steps_per_epoch` 参数来控制每个 epoch 中的数据量，而不是使用被移除的 `samples_per_epoch` 参数。