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データを処理するためにfit_generatorを使用したいと思います。ケラス発電機を使用する時代は何ですか？
私はジェネレータが永久に動作している必要があり、そのサンプルエフェクトは次のエポックに到達する前にジェネレータから生成された要素の数を定義していることを理解しています。
ここでエポックとは何ですか？私たちがフィットすると、エポックはbatch_sizeに従って分割されたデータセット全体に対する実行です。しかし、ここでは、fit_generatorはジェネレータの各要素でtrain_on_batchを呼び出すように動作するため、batch_sizeは意味を持ちません。また、「データセット全体」などはありません。
私の質問です：samples_per_epochとnb_epochは意味がありますか？または、いずれの場合でも、ネットワークは、ジェネレータによって返されたsamples_per_epoch * nb_epochバッチで同じように訓練され、エポックは実際の意味を持ちませんか？
訓練を決定する唯一のことは、samples_per_epoch * nb_epochですか？残りは印刷用です。 – Labo
あなたの2番目のリンクは興味深いので、間違っていましたが、samples_per_epoch * nb_epochはバッチの数ではなく、さまざまなバッチのサイズの合計です。 – Labo
あなたは、合計トレーニングサイズとしてsamples_per_epochを設定し、ジェネレータが望むように分割して渡すことができます。しかし、私は通常、バッチサイズで丸めます。ジェネレータスレッドを実装しやすくします。あなたは1つ1つ私の答えをチェックすることができますhttp://stackoverflow.com/questions/41633087/how-to-use-keras-imagedatagenerator-with-a-siamese-or-tripple-networks/41645732#41645732 – indraforyou