Python 检查模型输入时出错：找到：<；keras.preprocessing.image.DirectoryIterator。。。对象>；在克拉斯

我在迭代器中有成批的数据，在这里，使用本地Keras，没有什么特别之处：

batches=gen.flow\u from\u目录（路径，target\u size=（224224），class\u mode=class\u mode，shuffle=shuffle，batch\u size=batch\u size）

看起来不错：

打印批次：

位于0x7f107c004210的keras.preprocessing.image.DirectoryIterator对象\

但是现在我已经编译好了，我已经准备好了

model.compile（优化器=Adam（1e-5），loss='classifical\u crossentropy'，
度量=['accurity']）

model.fit（批次、val\u批次、nb\u历元=1）

但我一直得到：

异常：检查模型输入时出错：数据应为Numpy数组，或Numpy数组的列表/目录。找到：…

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不Keras不喜欢我用迭代器？为什么我不能使用迭代器？我想这就是重点——不要耗尽所有内存，而是使用某种批迭代器

fit

方法期望其输入为Numpy数组或Numpy数组列表。您应该改为使用，它将生成器作为其参数

model.fit_generator(generator=batches, 
                    validation_data=val_batches, 
                    nb_epoch=1)

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您需要使用fit_生成器，而不是fit。