Обучение модели машинного обучения прерывается без ошибки. Что может быть причиной и как это решить?

Так же еще напомню что там используется ограниченный тренировочный датасет 2000 изображений всего. Суть примера - научиться работать с ограниченным по размеру датасетом используя различные методы оптимизации(прореживание, расширение данных).

Обучение модели машинного обучения прерывается без ошибки. Что может быть причиной и как это решить?

Запустил код в колабе и там уже вылетело 2 ошибки:

WARNING:tensorflow:Your input ran out of data; interrupting training. Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches (in this case, 10000 batches). You may need to use the repeat() function when building your dataset.
WARNING:tensorflow:Your input ran out of data; interrupting training. Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches (in this case, 50 batches). You may need to use the repeat() function when building your dataset.

Как я понимаю генератор проходит по всем данным и останавливается из за их отсутсвия. Нужно как то заново его пустить, но есть ли смысл? Возможно с момента написания книги что то изменили и теперь оно работает не так как надо. Так же попробовал learning_rate уменьшить в 1.5 раза и размер пакетов поставил 20. Теперь за эпоху лосс уходит на 0.007(0.7%) этого мало или достаточно? Думаю если решить проблему с генератором, то получится разобрать пример так как хотел этого автор книги xD