Keras-fit发电机(数据生成流（X_train）功能拍摄的照片比X_train少？

Question

我使用kerasfit_generator(datagen.flow())函数来训练我的初始模型，我对它在每个纪元上的图像数量感到困惑。有谁能帮我讲讲它是怎么工作的吗。我的代码在下面。在

我正在使用thiskeras文档。在

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range = 15, horizontal_flip = True)

# Fitting the model with
history = inc_model.fit_generator(datagen.flow(X_train, train_labels, batch_size=10), epochs=20, validation_data = (X_test, test_labels), callbacks=None)

现在我在X_train中的图片总数是4676张。然而，每次我运行这条历史线，我

^{pr2}$

为什么它不拍摄我的全部X_train图像？ 另外，如果我把batch_size从10改为假设15，它开始拍摄更多更少的图像，比如

Epoch 1/20 
436/436

谢谢。在

Answer 1

936和{}实际上是指每个epoch的批样本。您将批处理大小设置为10和15，因此在每种情况下，模型都根据每个epoch的936 X 10和{}个样本进行训练。这些示例甚至比原来的训练集还要多，因为您使用了ImageDataGenerator，它通过对现有实例应用转换来创建额外的训练实例。在