model.train_on_batch介绍【TensorFlow2入门手册】

大部分使用 tensorflow 的同学会使用 fit() 或者 fit_generator() 方法训练模型，这两个 api 对于刚接触深度学习的同学非常友好和方便，但是由于其是非常深度的封装，对于希望自定义训练过程的同学就显得不是那么方便，而且，对于 GAN 这种需要分步进行训练的模型，也无法直接使用 fit 或者 fit_generator 直接训练的。因此，tensorflow 提供了 train_on_batch 这个 api，对一个 mini-batch 的数据进行梯度更新。

总结优点如下：

更精细自定义训练过程，更精准的收集 loss 和 metrics
分步训练模型-GAN的实现
多GPU训练保存模型更加方便
更多样的数据加载方式

函数原型：

y_pred = Model.train_on_batch(x,y=None,sample_weight=None

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