1、函數(shù)與參數(shù)

1.1 功能：

利用Python的生成器，逐個(gè)生成數(shù)據(jù)的batch并進(jìn)行訓(xùn)練。生成器與模型將并行執(zhí)行以提高效率。例如，該函數(shù)允許我們?cè)贑PU上進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)提升，同時(shí)在GPU上進(jìn)行模型訓(xùn)練。適合于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集非常大的情況，不能同時(shí)將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存中。

1.2 參數(shù)及說明

fit_generator(self, 
              generator,  # 生成器函數(shù)，生成器的輸出應(yīng)該為: (inputs, targets)的tuple；
              steps_per_epoch,  # int，當(dāng)生成器返回steps_per_epoch次數(shù)據(jù)時(shí)一個(gè)epoch結(jié)束，執(zhí)行下一個(gè)epoch， int(number_of_train_samples / batch_size)；
              epochs=1, # int，訓(xùn)練的epoch數(shù)             
              verbose=1, # 日志顯示，0為不在標(biāo)準(zhǔn)輸出流輸出日志信息，1為輸出進(jìn)度條記錄，2為每個(gè)epoch輸出一行記錄
              callbacks=None, # 
              validation_data=None,  # 驗(yàn)證集，與generator類似
              validation_steps=None,  #
              class_weight=None,  # 規(guī)定類別權(quán)重的字典，將類別映射為權(quán)重，常用于處理樣本不均衡問題。
              max_q_size=10,  # 生成器隊(duì)列的最大容量
              workers=1,  # 最大進(jìn)程數(shù)
              pickle_safe=False,  # 
              initial_epoch=0) # 從該參數(shù)指定的epoch開始訓(xùn)練，在繼續(xù)之前的訓(xùn)練時(shí)有用。

函數(shù)返回一個(gè)History對(duì)象。