使用fit_generator()与fit()的Keras进度条

Keras是一个开源的深度学习框架，提供了简单易用的API，可以快速构建和训练神经网络模型。在Keras中，fit_generator()和fit()都是用于模型训练的方法，并且都可以显示训练进度条。

fit_generator()是一个用于训练模型的函数，它可以接受一个生成器作为输入数据。生成器是一个可以无限生成数据样本的函数，通常用于处理大规模数据集或者无法一次性加载到内存中的数据集。fit_generator()会在每个epoch中调用生成器来获取数据样本，并使用这些样本进行模型训练。

fit()是另一个用于训练模型的函数，它可以接受numpy数组作为输入数据。与fit_generator()不同的是，fit()需要将所有的训练数据一次性加载到内存中，适用于数据量较小的情况。

使用fit_generator()的优势在于可以处理大规模数据集，节省内存空间，并且可以实现数据的实时增强和数据扩充。通过生成器，我们可以在每个epoch中动态生成不同的数据样本，增加模型的泛化能力。此外，fit_generator()还可以实现多输入和多输出的模型训练。

适用场景：

1. 大规模数据集：当数据集过大无法一次性加载到内存中时，可以使用fit_generator()来逐批次地加载数据进行训练。
2. 数据增强：通过生成器可以实现数据的实时增强和数据扩充，提升模型的泛化能力。
3. 多输入和多输出模型：fit_generator()可以处理多输入和多输出的模型训练，适用于复杂的神经网络结构。

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