在使用Keras进行机器学习时，当训练数据较小时，通常使用model.fit()。然而，当训练数据过大时，建议使用model.fit_generator()来替代model.fit()。那么，如何判断数据量已经变得过大呢？

回答：

当你尝试将训练数据加载到内存中时，如果遇到内存错误，就需要切换到fit_generator()。实时生成数据（并从磁盘读取数据）会带来额外的开销，因此在内存中处理数据集进行模型训练总是更快的。