Keras是一个开源的深度学习框架,fit_generator是Keras中用于模型训练的函数之一。它可以从生成器中自动获取数据进行训练,但并不会自动输出数据。
fit_generator函数的作用是根据生成器生成的数据进行模型的训练。生成器是一个可以无限生成数据的对象,通常用于处理大规模数据集或需要实时生成数据的情况。在使用fit_generator函数时,需要提供一个生成器对象作为参数,该生成器会在每个训练批次中生成一批数据供模型训练使用。
在使用fit_generator函数之前,需要先定义一个生成器函数,该函数会返回一个生成器对象。生成器函数可以根据需要从数据集中读取数据,并对数据进行预处理、增强等操作,然后生成一批数据供模型训练使用。
fit_generator函数会在每个训练批次中调用生成器函数,获取一批数据进行训练。在每个训练批次结束后,fit_generator函数会等待生成器生成下一批数据,然后继续进行训练。这样可以实现在训练过程中动态地生成数据,避免将整个数据集加载到内存中。
虽然fit_generator函数可以自动从生成器中获取数据进行训练,但它并不会自动输出数据。如果需要获取模型在训练数据上的预测结果,可以使用predict_generator函数,该函数可以从生成器中获取数据进行预测,并返回预测结果。
总结起来,fit_generator函数可以自动从生成器中获取数据进行模型训练,但不会自动输出数据。如果需要获取模型在训练数据上的预测结果,可以使用predict_generator函数。
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