我有一个巨大的NumPy维度矩阵（1919090,140,37）。现在，在本地或服务器上的内存中放置任何大的东西并不容易。 所以我想把NumPy矩阵分成更小的部分（19,000,140,37），然后训练一下Keras模型。我存储模型，然后再次加载它并继续训练下一个矩阵部分。我重复这一步，直到模型在所有100个左右的矩阵位上进行训练。 有办法吗？
答案 0 :(得分：1)
是的，你可以，但这个概念不叫“阶段”，而是批次，它是训练神经网络最常用的方法。您只需要创建一个生成器函数，一次加载一批数据，然后使用model.fit_generator开始训练。