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Keras - ValueError:如果设置了steps_per_epoch,则`batch_size`必须为None

Keras是一个开源的深度学习框架,它提供了高层次的API,使得构建和训练神经网络变得更加简单和快速。它是基于Python语言开发的,并且支持多种后端引擎,如TensorFlow、Theano和CNTK。

在使用Keras进行模型训练时,如果设置了steps_per_epoch参数,则batch_size参数必须为None。这是因为steps_per_epoch参数指定了每个训练周期中的步数,而batch_size参数指定了每个步中的样本数量。当设置了steps_per_epoch时,Keras会根据训练数据集的大小和batch_size参数自动计算每个步中的样本数量,因此不需要手动指定batch_size。

如果在设置了steps_per_epoch的情况下,仍然将batch_size参数设置为一个具体的值,就会引发ValueError异常。这是因为这两个参数之间存在冲突,Keras无法确定应该使用哪个参数来确定每个步中的样本数量。

对于解决这个问题,可以通过两种方式来调整代码。一种方式是将batch_size参数设置为None,让Keras自动计算每个步中的样本数量。另一种方式是不设置steps_per_epoch参数,让Keras根据batch_size参数和训练数据集的大小自动确定每个训练周期中的步数。

腾讯云提供了多个与深度学习和神经网络相关的产品,可以帮助用户进行模型训练和推理。其中,腾讯云AI Lab提供了强大的深度学习平台,支持使用Keras等框架进行模型训练和推理。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云AI Lab的信息:腾讯云AI Lab

请注意,本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商,如有需要,请自行查阅相关资料。

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