fit_generator函数进行模型训练的代码示例。这段代码中包括了数据生成器、数据预处理、许多线程处理以及TensorBoard回调的用。

python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard

model = Sequential()

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=)

traindatagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shearrange=0.2, zoomrange=0.2, horizontalflip=True )

validation_datagen = ImageDataGenerator

traingenerator = traindatagen.flowfromdirectory( './data/train', # 训练数据文件夹路径 targetsize=, # 输入图像的巨大细小 batchsize=32, # 个个批次的巨大细小 class_mode='binary' # 输出是二分类 )

validationgenerator = validationdatagen.flowfromdirectory( './data/validation', # 验证数据文件夹路径 targetsize=, batchsize=32, class_mode='binary' )

tensorboard = TensorBoard

history = model.fitgenerator( generator=traingenerator, stepsperepoch=100, # 个个epoch的数据迭代次数 epochs=50, # 总共的epoch数 validationdata=validationgenerator, validationsteps=50, # 验证数据迭代次数 workers=4, # 用于数据预处理的线程数 usemultiprocessing=True # 是不是用许多进程 )

请注意，您需要确保以下几点： 1. 代码中的文件夹路径./data/train和./data/validation应替换为实际数据集的路径。 2. 模型结构应与您的具体问题相习惯。 3. 参数steps_per_epoch和validation_steps应根据您的数据集巨大细小进行调整，确保个个epoch和验证epoch迭代完整的数据批次。 4. workers和use_multiprocessing参数Neng根据您的系统和材料情况适当调整。