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keras.utils.Sequenceについて

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今まで学習させる際に正常に動いていたのですが、突然jupyternotebookが開かなくなり、
anacondaをUninstallさせもう一度installさせました。
すると学習させる際にepochを200回ほど回したところ、今まで見たことのない下記のようなエラーが出てしまいました。

****history=model.fit_generator(train_generator,
                         epochs=200,
                         verbose=1,
                         validation_data=validation_generator,
                         callbacks=[CSVLogger(file_name+'.csv')])****



ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-40-f664710fb43a> in <module>()
      3                          verbose=1,
      4                          validation_data=validation_generator,
----> 5                          callbacks=[CSVLogger(file_name+'.csv')])

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs)
     89                 warnings.warn('Update your `' + object_name + '` call to the ' +
     90                               'Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2)
---> 91             return func(*args, **kwargs)
     92         wrapper._original_function = func
     93         return wrapper

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch)
   1416             use_multiprocessing=use_multiprocessing,
   1417             shuffle=shuffle,
-> 1418             initial_epoch=initial_epoch)
   1419 
   1420     @interfaces.legacy_generator_methods_support

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training_generator.py in fit_generator(model, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch)
     53             steps_per_epoch = len(generator)
     54         else:
---> 55             raise ValueError('`steps_per_epoch=None` is only valid for a'
     56                              ' generator based on the '
     57                              '`keras.utils.Sequence`'

ValueError: `steps_per_epoch=None` is only valid for a generator based on the `keras.utils.Sequence` class. Please specify `steps_per_epoch` or use the `keras.utils.Sequence` class.

keras.utils.Sequenceというものが原因だと思われるのですが、解決方法がわかりません
何か足りないのか、コードを付け加えた方がいいのか何か解決する方法があれば教えてください。
よろしくお願いします。
バージョンは
python3.6.5
tensorflow 1.12.0
keras 2.2.4

念の為途中過程も載せておきます

from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D,Input,Dropout
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.optimizers import SGD
from keras.callbacks import CSVLogger

n_categories=2
batch_size=32
train_dir='RoadDamageDataset/train'
validation_dir='RoadDamageDataset/validation'
file_name='vgg16_RoadDamageDataset_fine'

base_model=VGG16(weights='imagenet',include_top=False,
                 input_tensor=Input(shape=(224,224,3)))

x=base_model.output
x=GlobalAveragePooling2D()(x)
x=Dense(1024,activation='relu')(x)
x=Dropout(0.5)(x)
prediction=Dense(n_categories,activation='softmax')(x)
model=Model(inputs=base_model.input,outputs=prediction)

for layer in base_model.layers[:15]:
    layer.trainable=False

model.compile(optimizer=SGD(lr=0.0001,momentum=0.9),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.summary()

json_string=model.to_json()
open(file_name+'.json','w').write(json_string)

train_datagen=ImageDataGenerator(
    rescale=1.0/255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

validation_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1.0/255)

train_generator=train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(224,224),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical',
    shuffle=True
)

validation_generator=validation_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(224,224),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical',
    shuffle=True
)

history=model.fit_generator(train_generator,
                         epochs=200,
                         verbose=1,
                         validation_data=validation_generator,
                         callbacks=[CSVLogger(file_name+'.csv')])
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回答 1

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keras.utils.Sequenceを継承していないジェネレータを訓練用ジェネレータとしてインスタンス化させた場合、steps_per_epoch引数を指定して1epochあたりに渡すバッチの数を指定してやらねばなりません。

これは通常の学習とは違い、ジェネレータではデータのサンプル数が把握できないために起こる現象です。

keras.utils.Sequenceを継承したジェネレータクラスを設計するか、
steps_per_epoch=number_of_sumple // batch_size
を記述するかすれば良いです。

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