主要介绍了浅谈keras通过model.fit_generator训练模型(节省内存)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

前言 前段时间在训练模型的时候，发现当训练集的数量过大，并且输入的图片维度过大时，很容易就超内存了，举个简单例子，如果我们有20000个样本，输入图片的维度是224x224x3，用float32存储，那么如果我们一次性将全部数据载入内存的话，总共就需要20000x224x224x3x32bit/8=11.2GB 这么大的内存，所以如果一次性要加载全部数据集的话是需要很大内存的。 如果我们直接用keras的fit函数来训练模型的话，是需要传入全部训练数据，但是好在提供了fit_generator，