tensorflow - 使用 TensorFlow 进行迁移学习（MobileNet）

Question

在迁移学习中，我认为我的 model.fit_generator 进入了无限循环。我不知道怎么做。这是我的 Colab 笔记本链接https://colab.research.google.com/drive/1o9GNCQdMeh4HZdiZ5QAjiDDkixn-OsXx

这是 model.fit_generator 的图像

Answer 1

如果您按如下方式更新最后一行，则 5 个 epoch 大约需要 40 秒。

从

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))

当 model.fit 的输入是生成器时，请检查预期内容的描述。因此，当 'steps_per_epoch' 为 None 时，epoch 将运行直到输入数据集耗尽。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。在宣布一个时期完成并开始下一个时期之前的步骤总数（样本批次）。当使用输入张量（例如 TensorFlow 数据张量）进行训练时，默认的 None 等于数据集中的样本数除以批量大小，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 epoch 将运行直到输入数据集耗尽。传递无限重复数据集时，您必须指定 steps_per_epoch 参数。数组输入不支持此参数。