行い、学習データのバリエーションを増やすことで精度向上ができる場合がある。本記事のコード全体は以下。Sequenceを継承していないジェネレータを訓練用ジェネレータとしてインスタンス化させた場合、steps_per_epoch引数を指定して1epochあたりに渡すバッチの数を指定してやらねばなりません。fit_generatorの引数にuse_multiprocessing=Trueを追加して解決。Sequenceを継承していないジェネレータを訓練用ジェネレータとしてインスタンス化させた場合、steps_per_epoch引数を指定して1epochあたりに渡すバッチの数を指定してやらねばなりません。fit_generator()でつかうgeneratorを自作してみます。fit_generatorの引数にuse_multiprocessing=Trueを追加して解決。本記事のコード全体は以下。fit_generator()にSequenceをつかってみます。ゼロからKerasとTensorFlow(TF)を自由自在に動かせるようになる。Endの作業ログ(備忘録)を残す。※環境はMacだが、他のOSでの汎用性を保つように意識。fit_generator()でつかうgeneratorを自作してみます。使用したKerasのバージョンは2.。