Tensorflow 输入生成器 运行 数据不足
Tensorflow input generator ran out of data
所以我试图将此 kaggle code 实施到我的 Jupyter 中以测试笔记本电脑的性能。
对代码进行了一些修改以适应我的环境版本：
#from scipy.ndimage import imread
from imageio import imread
块[11]后，我收到如下错误
如有任何帮助或建议，我们将不胜感激。
您指定的 step_per_epoch 不正确。
steps_per_epoch应该等于
steps_per_epoch = ceil(number_of_samples / batch_size)
针对您的情况
steps_per_epoch = ceil(1161 / 16) = ceil(72.56) = 73
尝试指定 steps_per_epoch = 73
尽你所能，你的全部数据在 73 个步骤中耗尽。现在，如果您指定 steps_per_epoch 任何高于 73 的值，即 74
没有可用的数据。因此你得到 input generator ran out of data
更多信息：
模型训练包括前传和后传两部分。
1 train step = 1 forward pass + 1 backward pass
单个训练步骤（1 次前向传递 + 1 次反向传递）是在单个批次上计算的。
因此，如果您有 100 个样本并且您的批量大小为 10。
您的模型将有 10 个训练步骤。
Epoch：Epoch 被定义为对数据集的完整迭代。
因此，要让您的模型完全迭代 100 个样本的数据集，它应该经过 10 个训练步骤。
这一步只是 steps_per_epoch。
当您为 fit() 命令提供无限数据生成器时，通常会指定 steps_per_epoch 参数，如果您的数据有限，则不需要指定。
所以我试图将此 kaggle code 实施到我的 Jupyter 中以测试笔记本电脑的性能。 对代码进行了一些修改以适应我的环境版本：
#from scipy.ndimage import imread
from imageio import imread
块[11]后，我收到如下错误
如有任何帮助或建议，我们将不胜感激。
您指定的 step_per_epoch 不正确。
steps_per_epoch应该等于
steps_per_epoch = ceil(number_of_samples / batch_size)
针对您的情况
steps_per_epoch = ceil(1161 / 16) = ceil(72.56) = 73
尝试指定 steps_per_epoch = 73
尽你所能，你的全部数据在 73 个步骤中耗尽。现在，如果您指定 steps_per_epoch 任何高于 73 的值，即 74
没有可用的数据。因此你得到 input generator ran out of data
更多信息： 模型训练包括前传和后传两部分。
1 train step = 1 forward pass + 1 backward pass
单个训练步骤（1 次前向传递 + 1 次反向传递）是在单个批次上计算的。
因此，如果您有 100 个样本并且您的批量大小为 10。
您的模型将有 10 个训练步骤。
Epoch：Epoch 被定义为对数据集的完整迭代。 因此，要让您的模型完全迭代 100 个样本的数据集，它应该经过 10 个训练步骤。
这一步只是 steps_per_epoch。
当您为 fit() 命令提供无限数据生成器时，通常会指定 steps_per_epoch 参数，如果您的数据有限，则不需要指定。