最近在学习keras,总遇到使用  ImageDataGenerator当作训练参数，使用

fit_generator(), 而 Keras 2.0+ 已经放弃了，导致执行不下去了

经过N多天的摸索，终于是成功了

# 训练集数据生成
datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=40,
    rescale=1./255,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)

batch_size = 32
# 生成训练数据
train_generator = datagen.flow_from_directory(
        'E:/data/kreas/Kaggle/cat-dog-small/train',  # 训练数据路径
        target_size=(150, 150),  # 设置图片大小
        class_mode='categorical',
        batch_size=batch_size # 批次大小
        )

model.fit(
        train_generator,
        steps_per_epoch=int(totalFileCount/batch_size),
        epochs=50,
        validation_data=test_generator,
        validation_steps=int(1000/batch_size),
        )

 直接使用 ImageGenaraor 加强生成的数据即可。

之前为啥没成功呢？

我想是我之前的keras版本，已经tensorflow的版本有不兼容的问题。

我是将tensorflow 卸载重新安装，安装最新的2.18

Keras 3.7

又可以愉快的玩耍了，欢迎各位与我交流-:)

2.X 版本的 numpy 兼容性差，建议使用如下

pip install  -U numpy==1.26.1

配置好GPU 可以愉快的玩耍了