我有一个很长的数据集，需要分块训练。我读到可以多次调用model.fit，但使用model.train_on_batch会更好。这是真的吗？为什么？

回答：

与其多次使用model.fit，不如使用TensorFlow中的make_csv_dataset函数，并将数据集传递给fit命令。假设你的数据是CSV格式。这个函数的优点是按需加载数据，而不是将所有数据一次性加载到主内存中。

tf.data.experimental.make_csv_dataset(    file_pattern,     batch_size,    label_name=None,     select_columns=None,     shuffle=True,)

这里的file pattern是一个单一字符串，即文件名或字符串模式，如果你想加载多个文件。参见文档

如果你有图像数据集，你可以使用一种称为flow_from_directory的方法。这也以类似的方式工作，只加载处理所需的图像。

# 这是对图像定义预处理的预处理步骤。train_datagen = ImageDataGenerator(        rescale=1./255,        shear_range=0.2,        zoom_range=0.2,        horizontal_flip=True)test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)# 这是你创建迭代器的地方。train_generator = train_datagen.flow_from_directory(        'data/train',        target_size=(150, 150),        batch_size=32,        class_mode='binary')validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(        'data/validation',        target_size=(150, 150),        batch_size=32,        class_mode='binary')model.fit(        train_generator,        steps_per_epoch=2000,        epochs=50,        validation_data=validation_generator,        validation_steps=800)

参见文档