【tensorflow/keras】 model.fit_generator

fit_generator(generator, 
steps_per_epoch=None, 
epochs=1, 
verbose=1, 
callbacks=None, 
validation_data=None, 
validation_steps=None, 
class_weight=None, 
max_queue_size=10, 
workers=1, 
use_multiprocessing=False, 
shuffle=True, 
initial_epoch=0)

参数：

generator：一个生成器，或者一个 Sequence (keras.utils.Sequence) 对象的实例。这是我们实现的重点，后面会着介绍生成器和sequence的两种实现方式。

steps_per_epoch：这个是我们在每个epoch中需要执行多少次生成器来生产数据，fit_generator函数没有batch_size这个参数，是通过steps_per_epoch来实现的，每次生产的数据就是一个batch，因此steps_per_epoch的值我们通过会设为（样本数/batch_size）。如果我们的generator是sequence类型，那么这个参数是可选的，默认使用len(generator) 。

epochs：即我们训练的迭代次数。

verbose：0, 1 或 2。日志显示模式。 0 = 安静模式, 1 = 进度条, 2 = 每轮一行

callbacks：在训练时调用的一系列回调函数。

validation_data：和我们的generator类似，只是这个使用于验证的，不参与训练。

validation_steps：和前面的steps_per_epoch类似。

class_weight：可选的将类索引（整数）映射到权重（浮点）值的字典，用于加权损失函数（仅在训练期间）。 这可以用来告诉模型「更多地关注」来自代表性不足的类的样本。（感觉这个参数用的比较少）

max_queue_size：整数。生成器队列的最大尺寸。默认为10.

workers：整数。使用的最大进程数量，如果使用基于进程的多线程。 如未指定，workers 将默认为 1。如果为 0，将在主线程上执行生成器。

use_multiprocessing：布尔值。如果 True，则使用基于进程的多线程。默认为False。

shuffle：是否在每轮迭代之前打乱 batch 的顺序。 只能与Sequence(keras.utils.Sequence) 实例同用。

initial_epoch: 开始训练的轮次（有助于恢复之前的训练）

ref
https://www.jb51.net/article/188905.htm