@Thanh Nguyen только что сделал генератор на 3 входа

жно ли иметь два fit_generator?

Я создаю модель с двумя входами, Конфигурация модели показана ниже.

Метка Y использует одну и ту же маркировку для данных X1 и X2.

Следующая ошибка будет продолжать возникать.

Ошибка при проверке входных данных модели: список массивов Numpy, передаваемых в вашу модель, не соответствует размеру, ожидаемому моделью. Ожидается увидеть 2 массива (ов), но вместо этого получен следующий список из 1 массива: [массив ([[[[0.75686276, 0.75686276, 0.75686276], [0.75686276, 0.75686276, 0.75686276], [0.75686276, 0.75686276, 0.75686276], 0.75686276]. .., [0.65882355, 0.65882355, 0.65882355 ...

Мой код выглядит так:

def generator_two_img(X1, X2, Y,batch_size):
    generator = ImageDataGenerator(rotation_range=15,
                                   width_shift_range=0.2,
                                   height_shift_range=0.2,
                                   shear_range=0.2,
                                   zoom_range=0.2,
                                   horizontal_flip=True,
                                   fill_mode='nearest')

    genX1 = generator.flow(X1, Y, batch_size=batch_size)
    genX2 = generator.flow(X2, Y, batch_size=batch_size)

    while True:
        X1 = genX1.__next__()
        X2 = genX2.__next__()
        yield [X1, X2], Y
  """
      .................................
  """
hist = model.fit_generator(generator_two_img(x_train, x_train_landmark, 
                y_train, batch_size),
                steps_per_epoch=len(x_train) // batch_size, epochs=nb_epoch,
                callbacks = callbacks,
                validation_data=(x_validation, y_validation),
                validation_steps=x_validation.shape[0] // batch_size, 
                `enter code here`verbose=1)

Ответы на вопрос(1)

Ваш ответ на вопрос