generator = train_generator,

时间: 2023-03-30 13:01:49 浏览: 131
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generator生成工具

这个问题涉及到程序开发，我可以回答。这是一个 Python 代码中的语句，用于将训练数据集传递给生成器。具体来说，train_generator 是一个生成器对象，generator = train_generator 将该对象赋值给 generator 变量，使得在后续的代码中可以通过 generator 来获取训练数据。
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Keras之fit_generator与train_on_batch用法

在这种情况下，fit_generator 和 train_on_batch 函数就显得尤为重要，它们允许我们使用数据生成器来逐批处理数据，避免内存溢出。 1. train_on_batch 函数： train_on_batch 是一个基础的训练方法，它接受...

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=1e-06), metrics=['acc']) history = model.fit_generator( generator=train_generator, steps_per_epoch=(num_train//BATCH_SIZE), epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=(num_val//BATCH_SIZE) )

接着使用fit_generator函数对模型进行训练，其中训练样本来自train_generator，验证样本来自validation_generator。每个epoch内进行num_train // BATCH_SIZE步训练，总共进行50个epoch训练，每个epoch内进行num_val ...

train_generator = train_datagen.flow_from_directory

这是使用Keras的ImageDataGenerator来创建一个训练数据生成器，用于从指定目录中读取图像数据并对其进行数据增强。flow_from_directory()方法会返回一个生成器对象，该对象可以在模型训练时一批一批地产生数据。...

解释cnn_model_history = cnn_model.fit_generator( 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)

- train_generator：这是训练数据生成器。 - steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size：这是每个epoch中的训练步数。nb_train_samples是训练集的样本数量，batch_size是每个批次中的样本数量。因此，...

解释 train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir,

这段代码使用Keras中的ImageDataGenerator类从指定的目录中读取图像数据，并根据指定的参数进行数据增强（比如旋转、缩放、翻转等），最后返回一个生成器（generator），用于在训练模型时逐批次地产生增强后的图像...

@function def train_generator(self, x, z, opt): with GradientTape() as tape: y_fake = self.adversarial_supervised(z) generator_loss_unsupervised = self._bce(y_true=ones_like(y_fake), y_pred=y_fake) y_fake_e = self.adversarial_embedded(z) generator_loss_unsupervised_e = self._bce(y_true=ones_like(y_fake_e), y_pred=y_fake_e) h = self.embedder(x) h_hat_supervised = self.supervisor(h) generator_loss_supervised = self._mse(h[:, 1:, :], h_hat_supervised[:, 1:, :]) x_hat = self.generator(z) generator_moment_loss = self.calc_generator_moments_loss(x, x_hat) generator_loss = (generator_loss_unsupervised + generator_loss_unsupervised_e + 100 * sqrt(generator_loss_supervised) + 100 * generator_moment_loss) var_list = self.generator_aux.trainable_variables + self.supervisor.trainable_variables gradients = tape.gradient(generator_loss, var_list) opt.apply_gradients(zip(gradients, var_list)) return generator_loss_unsupervised, generator_loss_supervised, generator_moment_loss

然后使用 calc_generator_moments_loss 函数计算生成样本的生成器矩损失 generator_moment_loss。 最后，将非监督损失、嵌入式非监督损失、监督损失以及生成器矩损失进行加权求和，得到最终的生成器损失 ...

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

- 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。 -...

以下代码应如何更改：model.fit_generator(train_generator,epochs=5,validation_data=validation_generator)

这段代码是使用 Keras 中的 fit_generator 函数来训练模型的，其中 train_generator 和 validation_generator 分别是训练集和验证集的数据生成器。epochs=5 表示训练 5 个 epoch。 如果要更改这段代码，可以调整 ...

def train_model(self, model, epochs, train_generator, steps_per_epoch, validation_generator, validation_steps, model_url, is_load_model=False): # 载入模型 if is_load_model and os.path.exists(model_url): model = load_model(model_url) history_ft = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=steps_per_epoch, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_steps) # 模型保存 model.save(model_url, overwrite=True) return history_ft

其中，参数model是所使用的模型，epochs是训练的轮数，train_generator是训练数据的生成器，steps_per_epoch是每轮训练的步数，validation_generator是验证数据的生成器，validation_steps是每轮验证的...

history = model.fit_generator( train_generator, # steps_per_epoch=100, epochs=10, validation_data=validation_generator, validation_steps=9 ) 这部分代码是做什么的

1. 使用训练集数据生成器 train_generator 作为训练数据源，对模型进行训练。 2. 将模型训练的轮数设置为 10。 3. 使用验证集数据生成器 validation_generator 作为验证数据源，对模型进行验证。 4. 将验证过程...

train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=img_size, batch_size=batch_size, class_mode='categorical' )

train_datagen 是一个 ImageDataGenerator 对象，它可以在训练过程中对图像进行数据增强，从而增加模型的鲁棒性和泛化能力。 train_dir 是训练数据集所在的目录路径。 target_size 是将图像缩放到的大小。 ...

history = model.fit(train_generator, epochs=10, steps_per_epoch=100, validation_data=val_generator, validation_steps=50)

具体来说，它使用了一个训练数据生成器train_generator和一个验证数据生成器val_generator来训练模型。训练过程会进行10个epoch（即训练整个训练集的次数），每个epoch会处理100个batch（即每个batch包含的样本数）...

为以下代码写注释： def train_model(self, model, epochs, train_generator, steps_per_epoch, validation_generator, validation_steps, model_url, is_load_model=False): # 载入模型 if is_load_model and os.path.exists(model_url): model = load_model(model_url) history_ft = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=steps_per_epoch, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_steps) # 模型保存 model.save(model_url, overwrite=True) return history_ft

- train_generator: 训练数据生成器 - steps_per_epoch: 每个epoch中的训练步数 - validation_generator: 验证数据生成器 - validation_steps: 每个epoch中的验证步数 - model_url: 模型保存的路径 - is_load_model:...

为下面的每句代码加注释：def train_model(self, model, epochs, train_generator, steps_per_epoch, validation_generator, validation_steps, model_url, is_load_model=False): # 载入模型 if is_load_model and os.path.exists(model_url): model = load_model(model_url) history_ft = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=steps_per_epoch, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_steps) # 模型保存 model.save(model_url, overwrite=True) return history_ft

def train_model(self, model, epochs, train_generator, steps_per_epoch, validation_generator, validation_steps, model_url, is_load_model=False): 这个函数是用来训练深度学习模型的，接收的参数有： - ...

history = model.fit_generator(generator=train,validation_data=valid,epochs=50, callbacks=callbacks_list, verbose=1)

- generator=train：训练数据生成器。通常情况下，我们无法将所有的训练数据同时加载到内存中，因此需要使用生成器来逐批次地生成数据进行训练。 - validation_data=valid：验证数据。在每个epoch结束后，模型会...

from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense img_width, img_height = 256, 256 batch_size = 16 epochs = 50 train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train' validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False top_model = Sequential() top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) top_model.add(Dense(256, activation='relu')) top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False ) model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples / batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples / batch_size, verbose=2, workers=12 ) score = model.evaluate_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size) scores = model.predict_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size)看看这段代码有什么错误

3. 在使用 train_generator 和 validation_generator 时，steps_per_epoch 和 validation_steps 应该为整数值，而不是浮点数。可以使用 // 运算符来进行整除操作。 4. 在评估模型的性能时，evaluate_...

history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=50, epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=20, callbacks=[checkpoint])

其中train_generator和validation_generator是训练和验证数据集的生成器，steps_per_epoch和validation_steps分别是训练和验证数据集的迭代次数。callbacks参数是一个回调函数列表，其中checkpoint是一个自定义的回...

train_generator = train_datagen.flow_from_directory( directory=train_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary')

- train_datagen是一个ImageDataGenerator对象，用于对训练图像进行数据增强操作，比如旋转、缩放、裁剪等，从而扩充训练数据集以提高模型的泛化能力。 - train_dir是指训练集所在的目录，目录下应该包含按照...

model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples // batch_size, verbose=2, workers=12)我在上面这段代码中出现这个问题Model.fit_generatoris deprecated and will be removed in a future version. Please useModel.fit, which supports generators. model.fit_generator( 这样的警告，怎么解决

model.fit(train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples // batch_size, verbose=...

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