python - 如何在keras中使用model.fit_generator

Question

我应该何时以及如何使用 fit_generator？fit 和 fit_generator 有什么区别？

Answer 1

如果您已准备好所有必要方面的数据和标签，并且可以简单地将它们分配给数组 x 和 y，那么请使用 model.fit(x, y)。

如果您需要在训练时预处理和/或扩充您的数据，那么您可以利用 Keras 提供的生成器。

例如，您可以通过应用随机变换(如果您只有很少的数据可以训练时非常有用)、填充序列、标记化文本来增强图像，让 Keras 自动从文件夹中读取数据并分配适当的类(flow_from_directory)和更多。

有关图像预处理的示例和样板代码，请参见此处:https://keras.io/preprocessing/image/

或此处用于文本预处理: https://keras.io/preprocessing/text/

fit_generator 还可以帮助您以更高效的内存方式进行训练，因为您仅在需要时加载数据。可以说，生成器函数按需逐批向您的模型生成(也称为“传送”)数据。