1 model.fit_generator（自己、発電機、steps_per_epoch、エポック= 1、冗長= 1、コールバック=なし、validation_data =なし、validation_steps =なし、class_weight =なし、max_q_size = 10、労働者= 1、pickle_safe =偽、initial_epoch = 0 ）
データとトレーニングの1つのバッチで生成され、Pythonのジェネレータを使用しました。効率を改善するために、モデルと並列実行を生成します。たとえば、この機能は、GPU上の鉄道模型ながら、私たちは、CPU上のリアルタイムデータを強化することができます
関数のパラメータは次のとおりです。
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発電機：ファンクション・ジェネレータは、出力を生成する必要があります。
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タプルの（入力、ターゲット）のような形
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タプルの（入力、目標、sample_weight）のような形。すべての戻り値は、サンプルの同じ番号が含まれている必要があります。データセットでBuilder無限ループ。モデルへの各エポックのいくつかのサンプル後に到達した
sameples_per_epochレコードエポックが終了したとき。
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steps_per_epoch：整数、発電機への復帰は
steps_per_epoch時間カウントデータエポックが終了すると、次のエポックの実行。推奨値样本总量除以train_flow的batch_size。如果未指定（None）,则fit_generator的steps_per_epoch等于train_flow的batch_size。 -
エポック：整数データの反復のいくつかのラウンド。
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詳細：いない標準出力ストリーム0で、ショーをログ出力ログ情報、記録プログレスバー出力、各エポック出力のための2つの行です。
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validation_data：3つの形式のいずれかを持っています
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バリデーションセットジェネレータの生成
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タプルの（入力、ターゲット）のような形
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（入力、目標、sample_weights）のような形のタプル
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validation_steps：発電機がvalidation_dataである場合には、このパラメータは、認証リターン発電機セットの時間を指定します。
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class_weight：所定量のカテゴリ右辞書は、カテゴリは一般に、サンプルの不均衡の処理に使用される重みにマッピングされます。
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sample_weight：（トレーニングのみ）トレーニング中に損失関数を調整するためのnumpyのアレイ重み。1Dは試料重量のベクトル長の伝達行列、サンプル1~1ため等であってもよいし、時系列データの面内の各時間ステップに（サンプル、sequence_length）の形で送信されますサンプルは、異なる重みを割り当てます。この場合、モデルをコンパイルするときに追加してください
sample_weight_mode='temporal'。 -
労働者：最大プロセス数
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max_q_size：キューの最大容量を生成します
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pickle_safe：trueの場合、プロセスベースのスレッド。子供が容易にプロセスに渡すことができないので、マルチプロセス、実装に依存するので、発電機（ピクルスをシリアル化することができない）のパラメータを非ピクルを渡すことはできません。
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initial_epoch :,続行する前に研修で指定されたパラメータのエポックからトレーニングを開始するのに便利。
この関数は返すHistoryオブジェクトを