をfit_generator使用すると、通常、steps_per_epochパラメーターが割り当てられることに気付きましたtotal_samples//batch_size。
ただし、total_samplesが1000で、の場合、batch_size = 3231.25バッチが必要なようですが、エポックごとに31バッチしか割り当てていません。
これは、不完全なバッチをトレーニングできないことを意味しますか？
shuffleオプションでこの問題を処理できると思いますが、カスタムジェネレーターを想定しているshuffle場合でも、オプションは機能しますか？
はい、ここでは31ステップのみが割り当てられます。あなたがする必要があるのはこれです：
numpy.ceil(total_samples//batch_size)
モデルは任意の数の入力を受け取ることができるため、最後のバッチが32未満であっても機能します。
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