keras数据读取函数_class_indices-程序员宅基地

技术标签: keras  

model.fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, class_weight=None, max_q_size=10, workers=1, pickle_safe=False, initial_epoch=0)

函数的参数是:

  • generator:生成器函数,生成器的输出应该为:
    • 一个形如(inputs,targets)的tuple
    • 一个形如(inputs, targets,sample_weight)的tuple。所有的返回值都应该包含相同数目的样本。生成器将无限在数据集上循环。每个epoch以经过模型的样本数达到samples_per_epoch时,记一个epoch结束
  • steps_per_epoch:整数,当生成器返回steps_per_epoch次数据时计一个epoch结束,执行下一个epoch
  • epochs:整数,数据迭代的轮数
  • verbose:日志显示,0为不在标准输出流输出日志信息,1为输出进度条记录,2为每个epoch输出一行记录
  • validation_data:具有以下三种形式之一
    • 生成验证集的生成器
    • 一个形如(inputs,targets)的tuple
    • 一个形如(inputs,targets,sample_weights)的tuple
  • validation_steps: 当validation_data为生成器时,本参数指定验证集的生成器返回次数
  • class_weight:规定类别权重的字典,将类别映射为权重,常用于处理样本不均衡问题。
  • sample_weight:权值的numpy array,用于在训练时调整损失函数(仅用于训练)。可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权,或者在面对时序数据时,传递一个的形式为(samples,sequence_length)的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。这种情况下请确定在编译模型时添加了sample_weight_mode='temporal'。
  • workers:最大进程数
  • max_q_size:生成器队列的最大容量
  • pickle_safe: 若为真,则使用基于进程的线程。由于该实现依赖多进程,不能传递non picklable(无法被pickle序列化)的参数到生成器
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
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