fit_generator 是 keras 提供的用来进行批次训练的函数，使用方法如下：
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model.fit_generator(generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, class_weight=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, shuffle=True, initial_epoch=0) |
参数说明：
generator: 一个生成器，或者一个 Sequence (keras.utils.Sequence) 对象的实例， 以在使用多进程时避免数据的重复。 生成器的输出应该为以下之一：
一个(inputs, targets) 元组
一个 (inputs, targets, sample_weights) 元组。
这个元组（生成器的单个输出）组成了单个的 batch。 因此，这个元组中的所有数组长度必须相同（与这一个 batch 的大小相等）。 不同的 batch 可能大小不同。 例如，一个 epoch 的最后一个 batch 往往比其他 batch 要小， 如果数据集的尺寸不能被 batch size 整除。 生成器将无限地在数据集上循环。当运行到第steps_per_epoch 时，记一个 epoch 结束。
steps_per_epoch: 在声明一个 epoch 完成并开始下一个 epoch 之前从 generator产生的总步数（批次样本）。 它通常应该等于你的数据集的样本数量除以批量大小。 对于Sequence，它是可选的：如果未指定，将使用len(generator)作为步数。
epochs: 整数。训练模型的迭代总轮数。一个 epoch 是对所提供的整个数据的一轮迭代，如 steps_per_epoch 所定义。注意，与 initial_epoch 一起使用，epoch 应被理解为「最后一轮」。模型没有经历由 epochs 给出的多次迭代的训练，而仅仅是直到达到索引 epoch 的轮次。
verbose: 0, 1 或 2。日志显示模式。 0 = 安静模式, 1 = 进度条, 2 = 每轮一行。
callbacks: keras.callbacks.Callback 实例的列表。在训练时调用的一系列回调函数。
validation_data: 它可以是以下之一：
验证数据的生成器或Sequence实例
一个(inputs, targets) 元组
一个(inputs, targets, sample_weights) 元组。
在每个 epoch 结束时评估损失和任何模型指标。该模型不会对此数据进行训练。
validation_steps: 仅当 validation_data 是一个生成器时才可用。 在停止前 generator 生成的总步数（样本批数）。 对于 Sequence，它是可选的：如果未指定，将使用 len(generator) 作为步数。
class_weight: 可选的将类索引（整数）映射到权重（浮点）值的字典，用于加权损失函数（仅在训练期间）。 这可以用来告诉模型「更多地关注」来自代表性不足的类的样本。
max_queue_size: 整数。生成器队列的最大尺寸。 如未指定，max_queue_size 将默认为 10。
workers: 整数。使用的最大进程数量，如果使用基于进程的多线程。 如未指定，workers 将默认为 1。如果为 0，将在主线程上执行生成器。
use_multiprocessing: 布尔值。如果 True，则使用基于进程的多线程。 如未指定， use_multiprocessing 将默认为 False。 请注意，由于此实现依赖于多进程，所以不应将不可传递的参数传递给生成器，因为它们不能被轻易地传递给子进程。
shuffle: 是否在每轮迭代之前打乱 batch 的顺序。 只能与 Sequence (keras.utils.Sequence) 实例同用。
initial_epoch: 开始训练的轮次（有助于恢复之前的训练）。
补充知识：Keras中fit_generator 的多个分支输入时，需注意generator的格式 以及 输入序列的顺序
需要注意迭代器 yeild返回不能是[x1,x2],y 这样，而是要完整的字典格式的：
yield ({'input_1': x1, 'input_2': x2}, {'output': y})
这也不算坑 追进去 fit_generator也能看到示例
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def generate_batch(x_train,y_train,batch_size,x_train2,randomFlag=True): ylen = len(y_train) loopcount = ylen // batch_size i=-1 while True: if randomFlag: i = random.randint(0,loopcount-1) else: i=i+1 i=i%loopcount yield ({'lstmInput': x_train[i*batch_size:(i+1)*batch_size], 'bgInput': x_train2[i*batch_size:(i+1)*batch_size]}, {'prediction': y_train[i*batch_size:(i+1)*batch_size]}) |
ps: 因为要是tuple yield后的括号不能省
需注意的坑1是，validation data中如果用【】组成数组进行输入，是要按顺序的，按编译model前的设置model = Model(inputs=[simInput,lstmInput,bgInput], outputs=predictions)，中数组的顺序来编译
需注意的坑2是，多输入input时，以后都用 inputs1=Input(batch_shape=(batchSize,TPeriod,dimIn,),name='input1LSTM')指定batchSize，不然跟stateful lstm结合时，会提示不匹配。
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history=model.fit_generator(generate_batch(trainX,trainY,batchSize,trainX2), steps_per_epoch=len(trainX)//batchSize, validation_data=([testX,testX2],testY), epochs=epochs, callbacks=[tensorboard,checkpoint],initial_epoch=0,verbose=1) # Fit the LSTM network/拟合LSTM网络 |
以上这篇keras和tensorflow使用fit_generator 批次训练操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/zhangpeterx/article/details/90900118
