fit_generator() 得到了一个意外的关键字参数 samples_per_epoch

问题描述

调用 fit_generator() 方法时，出现了一个意外的关键字参数 samples_per_epoch 的错误提示。

原因分析

在 Keras 2.0 版本后，fit_generator() 方法的参数发生了变化，samples_per_epoch 参数被改为了 steps_per_epoch，而在该版本之前，是存在 samples_per_epoch 参数的。因此，当代码中使用了该参数时，就会提示关键字参数错误。

解决方案

• 方案一：如果使用的是旧版本的 Keras，则可以保留 samples_per_epoch 参数，不会出现错误，但建议及时更新 Keras 版本或者修改代码中的参数名称。

• 方案二：如果使用的是新版本的 Keras，则需要将 samples_per_epoch 参数替换为 steps_per_epoch，即修改如下：

  model.fit_generator(
       generator=train_generator,
       steps_per_epoch=1000,
       epochs=10,
       validation_data=val_generator,
       validation_steps=50
  )
  

  注意：steps_per_epoch 表示每一个 epoch 中包含的 batch 数量，该参数与数据集大小、batch 大小等相关。可以通过以下方式计算：

  steps_per_epoch = dataset_size // batch_size
  

  其中，dataset_size 表示数据集大小，batch_size 表示 batch 大小。

以上就是关于 fit_generator() 方法中意外的关键字参数 samples_per_epoch 的介绍。建议开发者在使用该方法时，结合 Keras 版本及参数名称的变化，及时调整相关代码。