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