Keras中model.fit_generator()与model.fit()有何关键差异？

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首先，Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是已完全加载进内存的数据。这样做非常方便，但当数据量很大时，将所有数据一次性加载进内存可能导致内存溢出。此时，我们需要采用不同的方法。

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

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）。