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浅析使用Keras的model.fit_generator进行模型训练（节约内存）

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简介：
本文简要分析了如何利用Keras库中的model.fit_generator函数来执行深度学习模型的训练过程，并重点探讨了该方法在减少内存消耗方面的优势和技巧。 在训练模型的过程中发现一个问题：当处理大量数据集且输入图片尺寸较大时很容易出现内存不足的情况。例如，在拥有20,000个样本、每个样本的图像大小为224x224像素（RGB格式）的情况下，如果使用32位浮点数存储这些信息，那么加载所有数据所需的总内存量将高达11.2GB。 直接利用Keras中的fit函数训练模型时需要一次性提供整个数据集。幸运的是，Keras提供了fit_generator方法来分批次读取和处理数据，从而有效节省内存资源。我们只需要实现一个生成器即可解决这个问题。

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  • 浅析使用Keras的model.fit_generator进行模型训练（节约内存）
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    本篇技术文章深入探讨了如何利用Keras框架中的`model.fit_generator`函数来优化深度学习模型的训练过程，并着重介绍了这一方法在节省系统内存方面的应用与优势。 本段落主要介绍了使用Keras通过model.fit_generator来训练模型的方法及其如何节省内存的技巧，具有很高的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章了解更多相关内容吧。
     
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  • Keras中的预训练VGG16模型
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    简介：Keras中的预训练VGG16模型是一种深度卷积神经网络，适用于图像分类任务。该模型基于VGG团队在ImageNet竞赛中发布的架构，并已在大规模数据集上进行了预训练，提供丰富的特征提取能力。 VGG16的Keras预训练模型在官网下载速度较慢，所以我已经帮大家下好并上传了。这个模型主要用于加载预训练的权重。