我想知道在keras中使用fit_generator()与使用fit()方法并设置相同的batch_size相比，是否在内存使用上有任何优势。我见过一些类似的例子，如下所示：

def generator():(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()# 一些数据准备...while 1:    for i in range(1875): # 1875 * 32 = 60000 -> 训练样本数量        yield X_train[i*32:(i+1)*32], y_train[i*32:(i+1)*32]

如果我将这个生成器传入fit_generator()方法，或者直接将所有数据传入fit()方法并定义batch_size为32，这在（GPU？）内存使用上会有什么不同吗？

回答：

是的，差异实际上出现在你需要增强数据以提高模型精度的时候。

为了提高效率，它允许在CPU上实时进行图像数据增强。这意味着它可以将GPU用于模型训练及其更新，同时将图像增强和提供训练批次的负载委托给CPU处理。