fit,fit_generator的使用区别

fit函数

根据[1],当你使用.fit()函数时，意味着如下两个假设：

训练数据可以 完整地 放入到内存（RAM）里
数据已经不需要再进行任何处理了

###############################################################################

fit_generator()函数
fit_generator()函数就比较重要了，也是本文讨论的重点。fit_generator()与fit()的主要区别就在一个generator上。之前，我们把整个训练数据都输入到fit()里，我们也不需要考虑batch的细节；现在，我们使用一个generator，每次生成一个batch送给fit_generator()训练。

step_per_epochs参数
由于generator()函数的循环没有终止条件，fit_generator也不知道一个epoch什么时候结束，所以我们需要手动指定step_per_epochs参数，一般的数值即为len(y)//batch_size。如果数据集大小不能整除batch_size，而且你打算使用最后一个batch的数据（该batch比batch_size要小），此时使用np.ceil(len(y)/batch_size)。

Reference:
[1]A. Rosebrock. (December 24, 2018). How to use Keras fit and fit_generator (a hands-on tutorial).

https://www.pyimagesearch.com/2018/12/24/how-to-use-keras-fit-and-fit_generator-a-hands-on-tutorial/

[2]tf.keras.utils.Sequence. (July 10, 2019). Retrieved from https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf/keras/utils/Sequence

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