Keras fit_generator詳解

一、fit_generator函數簡介

Keras中提供了fit函數和fit_generator函數用於模型訓練。其中fit函數需要將所有的數據同時加載到內存中，而fit_generator則可以用於處理大規模數據集，將數據生成器和模型進行連接，使得訓練數據逐漸被加載和釋放，不會佔用過多的內存，同時可以實現套樣本的無限循環。

fit_generator與fit的相同點在於，它們都是用於模型訓練的方法，並且可以統計擬合過程中的性能指標，如accuracy、loss等，以便進行進一步優化。

二、使用fit_generator方法進行數據預處理

1、ImageDataGenerator數據擴充

使用ImageDataGenerator可以方便的進行數據擴充和處理，將原始圖片轉換成模型所需的輸入格式。例如，先對圖片進行標準化，然後進行縮放、旋轉等多種操作，最後將數據轉化成Keras的ndarray或tensorflow的tfrecord格式。同時在使用fit_generator進行訓練的時候，也可以通過調整ImageDataGenerator的參數對數據進行擴充。

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)

2、數據生成器

將多個文件夾下的圖片整合在一起，通過ImageDataGenerator生成數據生成器。這裡需要指定每個文件夾下的類別名，以及圖片的大小、批次數和生成器的batch_size等參數。

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(directory='./data/train', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='binary')

三、使用fit_generator訓練模型

1、調用fit_generator進行訓練

調用fit_generator函數進行訓練時，需要指定生成器、每個批次的大小和輪數等參數。

history = model.fit_generator(generator=train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=20)

2、訓練結果可視化

通過調用tf.keras.callbacks.Callback中的TensorBoard方法，可以將模型的訓練過程繪製出來，以便更好地進行模型優化。

from keras.callbacks import TensorBoard
tensorboard = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=0, write_grads=True, write_images=True)
history = model.fit_generator(generator=train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=20, callbacks=[tensorboard])

四、fit_generator函數其他參數介紹

除了上面介紹的參數以外，還有其他參數可以在訓練過程中進行調用。

1、validation_data

可以使用fit_generator函數的validation_data參數進行驗證集的生成和預處理，以監控模型的泛化性能。

validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(directory='./data/validation', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='binary')
history = model.fit_generator(generator=train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=20, validation_data=validation_generator, validation_steps=50)

2、workers和use_multiprocessing

可以通過調用workers和use_multiprocessing參數，來使用多進程和多線程來加速數據生成器的生成速度。

history = model.fit_generator(generator=train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=20, workers=8, use_multiprocessing=True)

五、小結

Keras的fit_generator功能可以很好地解決大規模數據訓練的問題，並且可以通過ImageDataGenerator等工具對數據進行處理和擴充，通過多種參數的調整來進一步優化模型訓練過程。