model.fit模型中的validation_split出现错误
复现一个猫狗图像识别程序时，在分开测试集时出现了问题，我在前文更改了测试集train_data的格式，但是还是无法运行。代码如下：
模型构建部分没有附上，问题也肯定不会是那里
报错
我个人觉得我已经更改成功了测试集，将测试集变成了numpy格式，但是还是会出现报错
model.fit模型中的validation_split错误
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submarineas 2022-08-28 23:10关注x_train=np.array(x_train) y_train = np.array(y_train)本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 1无用举报 分享
- 2022-08-28 18:59回答 1 已采纳 x_train=np.array(x_train) y_train = np.array(y_train)
- 2022-04-12 01:32回答 2 已采纳 loss不是binary_crossentropy？
- 2021-07-01 23:30回答 1 已采纳 代码里面不是已经使用train_test_split 划分了么？
- 2020-09-16 16:05主要介绍了keras model.fit 解决validation_spilt=num 的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
- 2022-04-24 04:04回答 4 已采纳 如果使用validation_split分割验证集，那么输入的训练集必须是Tensor或者Numpy数据类型。类似问题参考这里：https://blog.csdn.net/m0_47256162/ar
- 2019-11-24 14:39
Tensorflow 2.0 : When using data tensors as input to a model, you should specify the `steps_per_epoch` argument.
tensorflow
人工智能
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深度学习
神经网络
回答 2 已采纳 There is not only steps_per_epoch but also validation_steps parameter, which you also have to spec - 2021-11-09 18:05回答 1 已采纳 将(X_train, Y_train, X_val, Y_val) = train_test_split(X_train, Y_train, test_size=0.3, random_state=1
- 2020-12-17 09:09首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y...fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weig
- 2021-06-21 20:51回答 3 已采纳 在新版的sklearn中，所有的数据都应该是二维矩阵，哪怕它只是单独一行或一列（比如前面做预测时，仅仅只用了一个样本数据），所以需要使用.reshape(1,-1)进行转换 具体可以参考：使用skl
- 2022-05-13 19:32回答 1 已采纳 为了满足框架中模型的输入格式要求
- 2022-04-25 11:28 TypeError: add_argument() takes 2 positional arguments but 3 were given 这个报错怎么解决
keras
python
tensorflow
回答 3 已采纳 报错的具体信息贴出来看看，add_argument()这个函数看看形参，错误是因为你多传了一个参数进去了
- 2020-06-14 22:21猫爱吃鱼the的博客 fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_...
- 2022-10-13 17:07回答 1 已采纳
- 日拱一两卒的博客 Keras中常用于模型评估的方法参数包含：validation_split、validation_data、model.evaluate(...) 一、自动切分验证集用于验证 在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(epoch)时在验证...
- 2019-12-01 15:09追梦小狂魔的博客 首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便，但是如果我们数据量很大，那么是不可能将所有数据载入内存的，必将导致内存泄漏，这时候我们可以用fit_generator函数来进行...
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已结题
（查看结题原因） 8月29日-
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8月29日
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