在keras中model.fit_generator()和model.fit()的区别说明_kerasmodel.fit - CSDN文库

38 浏览量更新于2023-03-03 评论 1 收藏 80KB PDF 举报

身份认证购VIP最低享 7 折!

领优惠券(最高得80元）

资源详情

资源评论

资源推荐

在在keras中中model.fit_generator()和和model.fit()的区别说明的区别说明

首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便，但是如果我们数据量很大，那么

是不可能将所有数据载入内存的，必将导致内存泄漏，这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。

keras中文文档

fit

fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0,

validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0,

steps_per_epoch=None, validation_steps=None)

以给定数量的轮次（数据集上的迭代）训练模型。

参数参数

x: 训练数据的 Numpy 数组（如果模型只有一个输入），或者是 Numpy 数组的列表（如果模型有多个输入）。如果模型中的

输入层被命名，你也可以传递一个字典，将输入层名称映射到 Numpy 数组。如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数

据张量）数据，x 可以是 None（默认）。

y: 目标（标签）数据的 Numpy 数组（如果模型只有一个输出），或者是 Numpy 数组的列表（如果模型有多个输出）。如果

模型中的输出层被命名，你也可以传递一个字典，将输出层名称映射到 Numpy 数组。如果从本地框架张量馈送（例如

TensorFlow 数据张量）数据，y 可以是 None（默认）。

batch_size: 整数或 None。每次梯度更新的样本数。如果未指定，默认为 32。

epochs: 整数。训练模型迭代轮次。一个轮次是在整个 x 和 y 上的一轮迭代。请注意，与 initial_epoch 一起，epochs 被理解

为「最终轮次」。模型并不是训练了 epochs 轮，而是到第 epochs 轮停止训练。

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: 一系列的 keras.callbacks.Callback 实例。一系列可以在训练时使用的回调函数。详见 callbacks。

validation_split: 0 和 1 之间的浮点数。用作验证集的训练数据的比例。模型将分出一部分不会被训练的验证数据，并将在每

一轮结束时评估这些验证数据的误差和任何其他模型指标。验证数据是混洗之前 x 和y 数据的最后一部分样本中。

validation_data: 元组 (x_val，y_val) 或元组 (x_val，y_val，val_sample_weights)，用来评估损失，以及在每轮结束时的任何

模型度量指标。模型将不会在这个数据上进行训练。这个参数会覆盖 validation_split。

shuffle: 布尔值（是否在每轮迭代之前混洗数据）或者字符串 (batch)。 batch 是处理 HDF5 数据限制的特殊选项，它对一个

batch 内部的数据进行混洗。当 steps_per_epoch 非 None 时，这个参数无效。

class_weight: 可选的字典，用来映射类索引（整数）到权重（浮点）值，用于加权损失函数（仅在训练期间）。这可能有助

于告诉模型「更多关注」来自代表性不足的类的样本。

sample_weight: 训练样本的可选 Numpy 权重数组，用于对损失函数进行加权（仅在训练期间）。您可以传递与输入样本长

度相同的平坦（1D）Numpy 数组（权重和样本之间的 1:1 映射），或者在时序数据的情况下，可以传递尺寸为 (samples,

sequence_length) 的 2D 数组，以对每个样本的每个时间步施加不同的权重。在这种情况下，你应该确保在 compile() 中指定

sample_weight_mode=”temporal”。

initial_epoch: 整数。开始训练的轮次（有助于恢复之前的训练）。

steps_per_epoch: 整数或 None。在声明一个轮次完成并开始下一个轮次之前的总步数（样品批次）。使用 TensorFlow 数

据张量等输入张量进行训练时，默认值 None 等于数据集中样本的数量除以 batch 的大小，如果无法确定，则为 1。

validation_steps: 只有在指定了 steps_per_epoch 时才有用。停止前要验证的总步数（批次样本）。

返回返回

一个 History 对象。其 History.history 属性是连续 epoch 训练损失和评估值，以及验证集损失和评估值的记录（如果适用）。

异常异常

RuntimeError: 如果模型从未编译。

ValueError: 在提供的输入数据与模型期望的不匹配的情况下。

fit_generator

fit_generator(generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None,

本内容试读结束，登录后可阅读更多

下载后可阅读完整内容，剩余2页未读，立即下载

评论0

weixin_38724229

粉丝: 8
资源: 918

会员权益专享

图片转文字

全年可省5，000元立即开通

最新资源

资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！点击此处反馈