Keras之model.fit_generator()的使用

Keras之model.fit_generator()的使用

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model.fit_generator()是利用生成器，分批次向模型送入数据的方式，可以有效节省单次内存的消耗

一、使用方式

1.引入库

代码如下（示例）：

from keras import models
model.fit_generator(
            train_gen,
            steps_per_epoch=int(len(train[0]) / batch_size),
            epochs=MAX_EPOCHS,
            validation_data=dev_gen,
            validation_steps=int(len(dev[0]) / batch_size),
            callbacks=[checkpointer, reduce_lr, stopping])

2.参数解释

代码如下（示例）：

fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs=1, verbose=1, \
callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None,\
 class_weight=None, max_q_size=10, workers=1, pickle_safe=False, initial_epoch=0)

generator：指需要训练的训练集
steps_per_epochs:是指在每个epoch中生成器执行生成数据的次数
epochs:指训练迭代的次数
verbose:日志的显示模式，取 1 时表示“进度条模式”，取2时表示“每轮一行”，取0时表示“安静模式”；
validation_data：验证集
validation_steps：指验证集的情况，类似于steps_per_epoch