fit_generator()缺少1个必需的位置参数：“generator”

fit_generator()是Keras中用于训练模型的函数之一。它用于从生成器中获取数据并训练模型。在使用fit_generator()函数时，确实了一个必需的位置参数："generator"。

fit_generator(generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch)

参数解释：

• generator：生成器对象，用于生成训练数据。
• steps_per_epoch：一个epoch中的步数，即生成器返回数据的总批次数。
• epochs：训练的轮数。
• verbose：日志显示模式，0表示不显示日志，1表示显示进度条，2表示显示每个epoch的日志。
• callbacks：用于在训练过程中执行的回调函数列表。
• validation_data：用于验证的生成器对象。
• validation_steps：在验证集上的步数。
• class_weight：用于设定不同类别的权重，可以用于处理类别不平衡的问题。
• max_queue_size：生成器队列的最大容量。
• workers：用于生成数据的线程数。
• use_multiprocessing：是否使用多进程生成数据。
• shuffle：是否在每个epoch之前打乱数据。
• initial_epoch：开始训练的初始epoch。

fit_generator()函数的作用是根据给定的生成器对象和参数进行模型训练。它适用于当数据集太大无法一次性加载到内存中时，可以通过生成器逐批次地读取数据进行训练。

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