使用Tensorflow（MobileNet）进行转移学习

Question

在转移学习中，我认为我的model.fit_generator陷入了无限循环。我不知道这是我的Colab笔记本链接https://colab.research.google.com/drive/1o9GNCQdMeh4HZdiZ5QAjiDDkixn-OsXx

Here is the image of model.fit_generator

Answer 1

如果按以下方式更新最后一行，则大约需要40秒，共5个纪元。

来自

model.fit_generator(train_generator, epochs=5, validation_data=valid_generator)

到

model.fit_generator(train_generator, epochs=5, steps_per_epoch=len(train_generator), validation_data=valid_generator, validation_steps=len(valid_generator))

请检查有关对model.fit的输入是生成器的预期描述。因此，当“ steps_per_epoch”为“无”时，纪元将运行，直到输入数据集用尽。因此，如果您的数据集是无限重复的数据集，则生成器将无限运行。

steps_per_epoch：整数或无。总步骤数（批次 样本），然后再声明一个纪元并开始下一个纪元 时代。使用输入张量（例如TensorFlow数据）进行训练时 张量，默认值None等于您的样本数量 数据集除以批处理大小；如果无法确定，则为1。 如果x是tf.data数据集，并且'steps_per_epoch'为None，则该纪元 将一直运行到输入数据集耗尽为止。通过时 无限重复的数据集，必须指定steps_per_epoch 论据。数组输入不支持此参数。