图像增强报错：TypeError: '>'不支持int与ImageDataGenerator实例比较

问题根源 #

你触发的TypeError是因为**model.fit_generator()的参数传错了**：
fit_generator的第二个参数是steps_per_epoch，要求传入整数（表示每个epoch要运行多少批数据），但你传了augment（ImageDataGenerator实例），代码内部在做数值比较时，就出现了整数和ImageDataGenerator对象无法用>比较的错误。

另外，train已经是通过augment.flow_from_directory()生成的增强后数据流，不需要再把augment传给fit_generator。

修复后的代码 #

把fit_generator的调用改成下面这样：

# 方案1：直接移除多余的augment参数
history = model.fit_generator(train, validation_data=valid, epochs=25, verbose=2, callbacks=[earlystopping])

# 方案2：可选，显式指定steps_per_epoch（推荐，避免自动计算可能的误差）
history = model.fit_generator(train, steps_per_epoch=len(train), validation_data=valid, validation_steps=len(valid), epochs=25, verbose=2, callbacks=[earlystopping])

额外提示 #

现在Keras（包括TensorFlow Keras）已经推荐使用model.fit()替代fit_generator()，fit()原生支持generator输入，用法更统一：

history = model.fit(train, steps_per_epoch=len(train), validation_data=valid, validation_steps=len(valid), epochs=25, verbose=2, callbacks=[earlystopping])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Martin