model.fit_generator 内部代码

抱歉，我只是一个语言模型，无法提供代码实现。但是，我可以给你一些参考信息。

`fit_generator()`方法是Keras中用于训练模型的一个函数，它允许用户使用Python生成器来提供数据。这个方法需要三个参数：`generator`、`steps_per_epoch`和`epochs`。其中，`generator`是一个Python生成器，它返回一个元组`(inputs, targets)`，其中`inputs`是模型的输入数据，`targets`是模型的目标数据。`steps_per_epoch`指定了每个epoch中从生成器中抽取多少个batch来进行训练，而`epochs`则指定了训练的轮数。

在`fit_generator()`方法内部，Keras会不断地从生成器中获取数据并进行训练，直到达到指定的轮数为止。在每个epoch结束时，Keras会调用`generator`的`on_epoch_end()`方法，以便用户可以在这个方法中进行一些清理工作或记录一些数据。

相关问题

model.fit_generator(

model.fit_generator()是Keras中用于训练模型的方法之一。它是一个可以接受生成器作为输入的方法，可以实现对大量数据进行批量训练的功能。

在使用model.fit_generator()时，我们需要定义一个生成器来生成训练数据。这个生成器每次返回一个batch大小的训练样本和标签，然后在每个epoch结束后，都会进行一次模型参数的更新。

具体地说，我们可以通过定义一个数据生成函数来创建一个生成器，并将该生成器作为参数传递给model.fit_generator()方法。在每次迭代中，生成器都会返回一个包含训练样本和标签的batch，然后使用这些batch来进行模型参数的更新。

与model.fit()方法相比，model.fit_generator()可以更好地处理大型数据集，因为它可以动态地生成训练样本，并将其提供给模型进行训练。这在内存有限的情况下尤为重要。

此外，model.fit_generator()还可以与多线程进行结合，来进一步提高训练效率。通过设置参数workers的值，我们可以指定使用多少个线程来生成训练数据，从而加快训练速度。

总结来说，model.fit_generator()是Keras中用于利用生成器训练模型的方法。它可以解决大型数据集的训练问题，并且可以与多线程结合使用，提高训练效率。

model.fit_generator被弃用

`model.fit_generator`被弃用是因为在TensorFlow 2.x版本中，它已经被`fit`方法取代。在TensorFlow 2.x中，模型的训练步骤更简洁明了。

在旧版本（Tensorflow 1.x）中，我们可以使用`model.fit_generator`方法来训练模型，特别适用于大型数据集，因为它可以通过生成器实时生成批量数据。

然而，TensorFlow 2.x中引入了更加简化和统一的API，即`model.fit`方法。`model.fit`可以接受多种形式的输入数据，例如Numpy数组、tf.data.Dataset对象或Python生成器，因此不再需要使用`model.fit_generator`。

使用新的`model.fit`方法，我们可以直接传递数据集和相应的参数来训练模型，不需要使用生成器。通过这种方式，TensorFlow 2.x提供了更加便捷的训练方式，使得代码更加清晰易读。

总之，`model.fit_generator`方法被弃用是因为TensorFlow 2.x中引入了更加简洁的API方式，即`model.fit`方法，使得模型的训练步骤更加直观和易用。