Keras訓練卡在第一個epoch的解決方案

原文鏈接：https://stackoverflow.com/questions/59027150/keras-training-freezes-during-fit-generator

一般來說，我們可以使用Keras包中的fit函數進行模型的訓練，其參數如下：

Model.fit(
    x=None,
    y=None,
    batch_size=None,
    epochs=1,
    verbose="auto",
    callbacks=None,
    validation_split=0.0,
    validation_data=None,
    shuffle=True,
    class_weight=None,
    sample_weight=None,
    initial_epoch=0,
    steps_per_epoch=None,
    validation_steps=None,
    validation_batch_size=None,
    validation_freq=1,
    max_queue_size=10,
    workers=1,
    use_multiprocessing=False,
)

其中x和validation_data可以是事先加載好的數據組成的tuple——(inputs, targets)，也可以是根據Keras相關API構建的Data Generator（包括ImageDataGenerator、keras.utils.Sequence等），在訓練的過程中，這些數據會按設定好的batch_size被喂給模型，從而完成train和evaluate。

當我們在使用generator向模型中輸入數據的時候，在部分高版本的Keras(>2.0.0)中可能會出現第一個epoch訓練結束，但是evalute過程不結束，表現為第一個epoch卡住的情況。

根據相關資料和筆者自身經驗，強烈建議在調用fit函數時，顯式地指出step_per_epoch和validation_steps的值，從而解決epoch卡住無法結束的問題