Keras 中的 fit() 和 fit_generator() 方法

Keras 是一个高级神经网络API，能够在 TensorFlow, CNTK 或 Theano 等后端引擎之上运行。Keras 中的 fit() 和 fit_generator() 方法是用于训练模型的两个主要方法。这两个方法的区别在于输入数据的形式不同，fit() 方法适用于小规模数据，而 fit_generator() 适用于大规模数据。

fit() 方法

fit() 方法是 Keras 中最常用的训练方法之一。它接受四个参数：

1. x：训练数据，采用 Numpy 数组格式。
2. y：训练标签，采用 Numpy 数组格式。
3. batch_size：每个批次的样本数，一般取2的幂，例如32、64、128等。
4. epochs: 训练数据的迭代次数，通常建议运行 20 至 50 个 epochs。

下面是 fit() 方法的示例代码：

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=50)

fit_generator() 方法

fit_generator() 方法与 fit() 方法类似，不同之处在于它需要传递一个数据生成器作为输入，而不是一次性传递所有的数据。这个方法接受三个参数：

1. generator：数据生成器，用于逐个生成数据批次。
2. steps_per_epoch：每个 epoch 中的步数，其中一个 epoch 完成后，我们将启动下一 epoch。对于 Sequence 输入，它应该通常等于数据集大小除以批量大小。例如，数据集大小为 1000，批量大小为 32，则 steps_per_epoch 应该为 31。
3. epochs：训练数据的迭代次数，通常建议运行 20 至 50 个 epochs。

下面是 fit_generator() 方法的示例代码：

model.fit_generator(train_datagen.flow(train_images, train_labels, batch_size=32),
                    steps_per_epoch=len(train_images)/32, epochs=50)

总结

这两个方法都非常实用，具体选择哪一个，需要根据数据集的大小、计算资源和任务需求来决定，对于大规模数据，建议使用 fit_generator() 方法。无论哪种方法，都需要认真调试超参数，以达到最佳性能。