Python 3.x 如何在keras视网膜网训练中改变批量大小

我正在尝试训练keras_retinanet模型，如下面给出的代码所示，训练效果良好。我为fit_generator函数创建了一个CSVGenerator数据生成器，它继承了“generator”超类，其中有一个名为“batch_size”的参数默认为“1”

我想更改此“batch_size”变量的值，但我不知道如何更改。非常感谢您的帮助

model = load_model('./snapshots/resnet50_csv_01.h5', 
backbone_name='resnet50')

generator = CSVGenerator(
    csv_data_file='./data_set_retina/train.csv',
    csv_class_file='./data_set_retina/class_id_mapping'
)


generator_val = CSVGenerator(
    csv_data_file='./data_set_retina/val.csv',
    csv_class_file='./data_set_retina/class_id_mapping'
)
model.compile(
    loss={
        'regression'    : keras_retinanet.losses.smooth_l1(),
        'classification': keras_retinanet.losses.focal()
    },
    optimizer=keras.optimizers.adam(lr=1e-5, clipnorm=0.001)
)
csv_logger = keras.callbacks.CSVLogger('./logs/training_log.csv', 
separator=',', append=False)

model.fit_generator(generator, steps_per_epoch=80000, epochs=50, 
verbose=1, callbacks=[csv_logger], 

validation_data=generator_val,validation_steps=20000,class_weight=None, 
max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False,
                shuffle=True, initial_epoch=0)

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我想你说的是存储库

您可以在此处找到批量大小

：


然后将此变量传递给
通用参数
字典中的生成器

事实上，还可以实例化
CSVGenerator
传递
batch\u size
参数。以下是您的代码片段：

generator = CSVGenerator(
    csv_data_file='./data_set_retina/train.csv',
    csv_class_file='./data_set_retina/class_id_mapping',
    batch_size=16
)