Я уже знаю разницу между fit () и fit_generator () в Keras. Первый используется, когда обучающие данные достаточно малы, чтобы поместиться в память, а второй используется для генерации данных из файла, находящегося на диске, поскольку обучающие данные будут слишком большими для загрузки в память.
Но еще один способ решить проблему больших данных (сохраненных в формате .hdf5) - импортировать данные тренировок, используя keras HDF5Matrix, следующим образом:
from keras.utils.io_utils import HDF5Matrix
X_train = HDF5Matrix('input/file.hdf5', 'x')
y_train = HDF5Matrix('input/file.hdf5', 'y')
А затем тренируйте свою модель, используя .fit ()
model.fit(x = X_train, y = y_train)
В таком случае, будет ли преимущество в использовании fit_generator по сравнению с простой функцией .fit ()?
Единственный ответ, который я нашел в сети, был здесь:
https://github.com/keras-team/keras/issues/6298#issuecomment-294586859
Спасибо