keras model.fit_generator（）比model.fit（）慢几倍

Question

即使到Keras 1.2.2，引用merge，它也包含了多处理，但是由于磁盘读取速度的限制，model.fit_generator()仍然比model.fit()慢4-5倍。如何加快速度，比如通过额外的多处理？

Answer 1

我有一个类似的问题，我切换到dask将数据加载到内存中，而不是在使用pandas时使用生成器。因此，根据数据大小，如果可能，将数据加载到内存中并使用fit函数。

Answer 2

您可能需要检查documentation中workers和max_queue_size的参数。实际上，更多的workers创建更多的线程，用于将数据加载到将数据馈送到网络的队列中。但是，填充队列可能会导致内存问题，因此您可能需要减少max_queue_size以避免出现这种情况。