Python 3.x ImageDataGenerator-使用model.fit而不是model.fit\u生成器进行培训

我是Keras的ImageDataGenerator的初学者，我无意中使用了model.fit而不是model.fit\u generator

train_gen = gen_Image_data()
test_gen = ImageDataGenerator()
train_samples = train_gen.flow(X,y, batch_size=64)
test_samples = test_gen.flow(X_val, y_val, batch_size=64)
history = model.fit(train_samples, steps_per_epoch = np.ceil(len(X)/64),
                  validation_data=(test_samples),
                  validation_steps=np.ceil(len(X_val)/64),
                  epochs=300, verbose=1, callbacks=[es])

这是一个明显的错误吗？我必须用fit_generator重新训练一切吗

谢谢你的帮助

更新我忘记了

gen\u Image\u data（）的代码

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您不必费心重新训练模型，因为

model.fit

方法也支持生成器，而且

model.fit\u生成器

包含在

model.fit

方法中

但是，数据是否真的增加了（请参见上面的更新）？请同时查看本文的第2点

def gen_Image_data():
   gen = ImageDataGenerator(
         width_shift_range=0.1,
         horizontal_flip=True)
   return gen