接下来，给出我自己目前积累的代码，从目录中自动读取图像，并产生generator：

首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便，但是如果我们数据量很大，那么是不可能将所有数据载入内存的，必将导致内存泄漏，这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。...

关于Keras中，当数据比较大时，不能全部载入内存，在训练的时候就需要利用train_on_batch或fit_generator进行训练了。

整理自keras：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/

ImageDataGenerator位于keras.preprocessing.image模块当中,可用于做数据增强,或者仅仅用于一个批次一个批次的读进图片数据.一开始以为ImageDataGenerator是用来做数据增强的,但我的目的只是想一个batch一个batch的...

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...

补充知识：踩坑记—-large batch_size cause low var_acc

permute作用为调换Tensor的维度，参数为调换的维度。例如对于一个二维Tensor来说，调用tensor.permute(1,0)意为将1轴（列轴）与0轴（行轴）调换，相当于进行转置。...

file=sys.stdout，设置打印输出参数，默认打印到终端，也可设置打印保存到文件；

Keras官方文档中给出的解释是：“简单说，epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”