本文介绍了如何利用Keras的fit_generator方法配合DataGenerator动态加载数据进行模型训练，并展示了如何进行批量预测。通过这种方式，可以在训练大样本数据集时有效提高效率，同时保证内存管理的优化。
有了这个生成器，我们就可以用fit_generator 方法进行训练，格式套路如下：
model.fit_generator(generator,
steps_per_epoch=...,
epochs=...,
verbose=...,
callbacks=...,
validation_data=...,
validation_steps=...,
validation_freq=...,
class_weight=None=...,
max_queue_size=...
workers=...,
use_multiprocessing=...,
)
除此以外我们还可以搞批量预测：
model.predict_generator()
Keras用动态数据生成器(DataGenerator)和fitgenerator动态训练模型 - Freiburger - 博客园
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