Python 3.x 当训练数据对于fit（）来说太大时，如何知道何时在keras中使用fit_generator（）？

当使用keras进行机器学习时，当训练数据较小时，将使用

model.fit（）

。当训练数据太大时，建议使用

model.fit\u generator（）

而不是

model.fit（）

。如何知道数据大小何时变得过大？

当您试图将训练数据放入内存时遇到内存错误时，您必须切换到

fit_generator（）

。动态生成数据（以及从磁盘读取数据）会带来额外的开销，因此在内存中的数据集上训练模型总是会更快