`Model.fit_generator` is deprecated and will be removed in a future version. Please use `Model.fit`, which supports generators. history = model6.fit_generator( #fit_generator 方法来训练模型

这个警告信息意味着 `fit_generator` 方法在未来的版本中将被移除，建议使用更加通用的 `fit` 方法。`fit` 方法已经支持使用生成器进行数据输入，因此你可以使用 `fit` 方法来训练模型并避免这个警告。

使用 `fit` 方法的代码示例如下：

history = model6.fit(train_norm_vec, epochs=50, steps_per_epoch=100, validation_data=valid_norm_vec, validation_steps=50)

其中，`train_norm_vec` 和 `valid_norm_vec` 是训练集和验证集的数据生成器，`epochs` 表示训练的轮数，`steps_per_epoch` 表示每轮训练的步数，`validation_steps` 表示每轮验证的步数。

相关问题

代码无法运行，提示UserWarning: `Model.fit_generator` is deprecated and will be removed in a future version.

这个警告是因为在最新版本的 Keras 中， `fit_generator` 方法已经被弃用，推荐使用新的 `fit` 方法代替。如果你想消除这个警告，可以将代码中的 `fit_generator` 方法替换成 `fit` 方法即可。如果你需要使用生成器来训练模型，可以使用 `fit` 方法的 `steps_per_epoch` 参数来指定每个 epoch 中的训练步数。例如，如果你的训练集有 1000 个样本，batch size 为 32，那么在一个 epoch 中你需要执行 1000/32=31.25 次训练步数，你可以将 `steps_per_epoch` 设置为 31，这样每个 epoch 中就会执行 31 次训练步数。

E:\PyCharmFile\vgg\vgg19_classification.py:128: UserWarning: `Model.fit_generator` is deprecated and will be removed in a future version. Please use `Model.fit`, which supports generators. history_ft = model.fit_generator(

你的第一个问题是关于一个警告信息的，这个警告信息出现在一个名为vgg19_classification.py的文件中的第128行，警告内容是关于Model.fit_generator()方法被弃用，建议使用支持生成器的Model.fit()方法。建议你更新代码，使用Model.fit()方法来代替Model.fit_generator()方法。