CNN训练调用model.fit()报batch_size重复赋值错误，应如何正确传参

• Keras框架中model.fit()的前三个位置参数依次为x（训练特征）、y（训练标签）、batch_size（批次大小），你将X_test作为第三个位置参数传入，相当于隐式给batch_size赋值为X_test，后续又显式声明了batch_size=6，因此触发重复传参的类型错误。
• 额外注意：validation_split是从传入的训练集中自动按比例拆分验证集的参数，如果你已经手动拆分了独立的测试集作为验证数据，不需要再设置该参数，二者选其一即可。

方案1：用手动拆分的25%测试集作为验证集 #

需要将测试集的特征和标签打包为元组，传入validation_data参数：

results = model.fit(
    X_train, 
    Y_train, 
    validation_data=(X_test, Y_test),
    batch_size=6, 
    epochs=5, 
    callbacks=callbacks
)

方案2：从训练集拆分10%作为验证集，测试集留作最终效果评估 #

results = model.fit(
    X_train, 
    Y_train, 
    validation_split=0.1, 
    batch_size=6, 
    epochs=5, 
    callbacks=callbacks
)
# 训练完成后单独调用评估方法测试泛化效果
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, Y_test)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shan