Python 仅在从不同文件导入后，Keras中的DataGenerator错误

我正在使用jupyter笔记本运行具有以下文件结构的python代码：

文件结构 Main_jupyter_file.ipynb dataloader.py 运行

model.fit\u生成器后，我收到一个警告和一个错误：

警告:
警告：tensorflow:将生成器与
一起使用\u multiprocessing=True
时，多个工作者可能会复制您的数据。请考虑使用'Kasas.UTILS.Stand类.< /P>
错误：
steps\u per\u epoch=None
仅对基于
keras.utils.Sequence
类的生成器有效。请指定每个历元的
步骤
或使用
keras.utils.Sequence
类

我用tf.keras和本地keras得到了相同的结果。

奇怪的发现
当我将dataloader.py中的DataGenerator类的代码复制到jupyter notebook文档中时，我没有收到任何错误或警告，一切正常。
我认为我们无法回答这个问题，这是一个非常本地化的问题，可能您只是在某个地方有使用Generator的旧代码，并且您正在导入它。
Main_jupyter_file.ipynb
dataloader.py

from dataloader import DataGenerator
training_generator = DataGenerator(...)
model = ...
model.compile(loss=...optimizer='adam')
model.fit_generator(generator=training_generator,\
use_multiprocessing=True,workers=8, epochs=2)

class DataGenerator(tf.keras.utils.Sequence):
    def __init__(self, ...):

    def __len__(self):
    'Denotes the number of batches per epoch'
        return ...

    def __getitem__(self, index):
        return ...