【问题标题】:fit_generator() doesn't works in Spyderfit_generator() 在 Spyder 中不起作用
【发布时间】:2019-06-11 15:32:16
【问题描述】:

我正在尝试在 Spyder 上使用 fit_generator() 来训练神经网络(我想训练它来整理数字图像),但我总是遇到同样的问题。当我调用该函数时,我得到的第一个结果是:

然后:

基本上,我不明白这是怎么回事。我将附上代码段。

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.10, random_state=42)

batches     = gen.flow(X_train, y_train, batch_size=64) # batches.n = 37800
val_batches = gen.flow(X_val, y_val, batch_size=64) # val_batches.n = 4200


history=model.fit_generator(generator=batches, steps_per_epoch=batches.n, 
                              epochs=3,  validation_data=val_batches,
                              validation_steps=val_batches.n)

有人可以帮我吗?

提前致谢。

【问题讨论】:

  • (这里是 Spyder 维护者)你在使用 Anaconda 吗?
  • 是的,我正在使用 Anaconda
  • 你是如何安装 Tensorflow 的?
  • 我使用的是 python 3.6,我不记得 Tensorflow 是如何安装的。我想我使用了这个命令“conda install -c conda-forge tensorflow”
  • 这可能是问题所在。请创建一个新的 conda 环境并使用conda install tensorflow 安装 tensorflow。

标签: python keras neural-network kernel spyder


【解决方案1】:

我遇到了完全相同的问题,花了几天时间在网上搜索解决方案 / 重新安装了几次 / 几乎把我的笔记本电脑扔掉 / 放弃并再次收集希望 / 终于找到了解决方案。特别感谢GitHub post

这是我所做的分步解决方案。我正在为 python / Spyder 使用 MacBook 和 Anaconda:

  • 在(基本)环境中安装了 Anaconda (c1.9.6) 并通过它 Python [编辑:这是我安装的 Anaconda 版本 2018.12。导航器Anaconda Navigator > About Anaconda Navigator 声明其 Anaconda Navigator 1.9.6]
  • 通过 Anaconda Navigator,创建了一个新的(深度学习)环境
  • 再次使用 Navigator,我在新的(深度学习)环境中安装了 Keras、Tensorflow、Theano、Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、Spyder-kernels(并自动安装了各种相关软件包)
  • 使用终端,在我的(基本)环境中,我将我的 Python 从 3.7 降级到 3.6.8 (conda install python=3.6),因此它可以与 Keras 一起使用[编辑:此步骤可能是多余的,不需要]
  • 使用终端,进入我的(深度学习)环境并安装了 nomkl (conda install nomkl)(它要求降级一些我说好的包)
  • 仍然在我的终端(深度学习)环境中,我输入了python -c "import sys; print(sys.executable)" 来获取我的路径 + 复制了路径名
  • 通过我的(基本)环境打开 Spyder 并导航到我输入路径的Preferences > Python Interpreter > Use the following interpreter
  • 在(基本)环境中重新启动 Spyder 并开始编码。 [编辑:您可能不需要重新启动 Spyder。而只是打开一个新的控制台选项卡]。

这一切都像一个美女。我终于可以继续学习这个令人兴奋的领域了!

仅供参考...您得到的第一个错误图像并不是真正的错误,它是一个警告,本质上意味着速度不会尽可能快。第二张图片是我花了几天时间研究解决方案的烦人错误!

【讨论】:

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