小编rai*_*bow的帖子

我按照本教程使用fit_generator()Keras 方法即时生成数据，以训练我的神经网络模型。

我使用keras.utils.Sequence类创建了一个生成器。调用fit_generator()是：

history = model.fit_generator(generator=EVDSSequence(images_train, TRAIN_BATCH_SIZE, INPUT_IMG_DIR, INPUT_JSON_DIR, SPLIT_CHAR, sizeArray, NCHW, shuffle=True),
                              steps_per_epoch=None, epochs=EPOCHS,
                              validation_data=EVDSSequence(images_valid, VALID_BATCH_SIZE, INPUT_IMG_DIR, INPUT_JSON_DIR, SPLIT_CHAR, sizeArray, NCHW, shuffle=True),
                              validation_steps=None,
                              callbacks=callbacksList, verbose=1,
                              workers=0, max_queue_size=1, use_multiprocessing=False)

steps_per_epoch是None，因此每个 epoch 的步数由 Keras__len()__方法计算。

正如上面的链接所说：

在这里，该方法on_epoch_end在每个 epoch 的开始和结束时触发一次。如果shuffle参数设置为True，我们将在每次通过时获得一个新的探索顺序（否则只保留线性探索方案）。

我的问题是该on_epoch_end()方法仅在最开始时被调用，而不会在每个时代结束时被调用。因此，在每个时期，批次顺序始终相同。

我尝试使用np.ceil而不是np.floorin__len__()方法，但没有成功。

你知道为什么on_epoch_end不在每个纪元结束时调用吗？您能告诉我在每个时代结束时（或开始时）调整批次顺序的任何解决方法吗？

非常感谢！