fit_generator
时间: 2023-11-23 20:05:58 浏览: 41
`.fit_generator` 是 Keras 中的一个函数,用于模型训练。它可以接收一个 Python 生成器作为输入数据,生成器每次产生一个 batch 的训练数据。与 `.fit` 函数相比,`.fit_generator` 可以处理不可加载到内存中的大型数据集。此外,`.fit_generator` 还可以进行数据增强,通过随机变换训练数据来提高模型的泛化能力。
相关问题
model.fit_generator
model.fit_generator 是 Keras 中的一个函数,用于在 Keras 模型上进行训练。它接受一个生成器作为参数,生成器可以返回模型训练所需的输入数据和标签。
这个函数的用法类似于 model.fit,但是它能够处理较大的数据集,因为它可以在训练过程中批量生成数据。这使得它特别适用于在机器学习任务中使用大型数据集进行训练。
例如,我们可以使用如下代码来使用 model.fit_generator 训练一个模型:
```
model.fit_generator(generator=train_generator,
steps_per_epoch=steps_per_epoch,
epochs=epochs,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=validation_steps)
```
在这里,train_generator 是一个生成器函数,用于生成训练数据,validation_generator 是一个生成器函数,用于生成验证数据。steps_per_epoch 和 validation_steps 参数用于指定在每个 epoch 中使用多少个批次进行训练和验证。epochs 参数指定训练过程中迭代的次数。
keras fit_generator
Keras的fit_generator是一个用于训练模型的函数,它可以从生成器中获取数据并进行模型训练。它可以逐批次地训练模型,从而节省内存,并且可以在训练过程中进行数据增强等操作。使用fit_generator需要定义一个数据生成器,并将其作为参数传递给fit_generator函数。在训练过程中,fit_generator会自动从生成器中获取数据,并将其传递给模型进行训练。
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