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函数

def fit_generator(self, 
                  generator, 
                  steps_per_epoch, 
                  nb_epoch,
                  verbose=1, 
                  callbacks=[],
                  validation_data=None, 
                  nb_val_samples=None,
                  class_weight=None, 
                  max_q_size=10, 
                  **kwargs)

参数说明

generator

生成器，一个yield的函数，迭代返回数据

steps_per_epoch

一次训练周期里面进行多少次batch

nb_epoch

设置进行几次全数据集的训练，每一次全数据集训练过程被定义成一个epoch，其实这个是可以灵活应用的

verbose

一个开关，打开时，打印清晰的训练数据，即加载ProgbarLogger这个回调函数

callbacks

设置业务需要的回调函数，我们的模型中添加了ModelCheckpoint这个回调函数

validation_data

验证用的数据源设置，evaluate_generator函数要用到这个数据源，可以使用生成器

validation_steps

设置验证多少次数据后取平均值作为此epoch训练后的效果，val_loss,val_acc的值受这个参数直接影响

注意事项

fit方法默认shuffle参数也是True，fit_generator需要我们自己随机打乱数据。 在方法中需要用while写成死循环，因为每个epoch不会重新调用方法。