Keras中fit和fit_generator两种模型训练方式
Keras是一个高级神经网络API，支持快速构建和训练深度学习模型。Keras提供了两种模型训练方式：fit和fit_generator。
fit
fit是Keras中最常用的模型训练方式，它可以直接从numpy数组中读取训练数据，并将训练数据喂入模型进行训练。其使用方法如下：
model.fit(x, y, batch_size=32, epochs=10)
其中x为训练数据的输入，y为训练数据的标签，batch_size为每次训练的样本数，epochs为训练的轮数。
fit_generator
fit_generator是Keras中的数据生成器，它可以从数据库中读取训练数据，并将训练数据喂入模型进行训练。其使用方法如下：
model.fit_generator(generator, steps_per_epoch=1000, epochs=10)
其中generator为数据生成器，steps_per_epoch为每轮训练的数据样本数，epochs为训练的轮数。
Keras中提供了两种模型训练方式：fit和fit_generator。fit可以从numpy数组中读取训练数据，fit_generator可以从数据库中读取训练数据。两者的使用方法也有一定的不同，但都可以实现模型的训练。