在深度学习中训练模型的过程中读取图片数据，如果将图片数据全部读入内存是不现实的，所以有必要使用生成器来读取数据。
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
创建generator有多种方法，第一种方法很简单
只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
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>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
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list中的元素可以直接打印出来 ，generator要一个一个打印出来，
可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：
>>> next(g)
0
>>> next(g)
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>>> next(g)
4
>>> next(g)
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>>> next(g)
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generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
上面这种不断调用next(g)实在是太变态了
正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：
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>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
... print(n)
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著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契数列用列表生成式写不出来
但是，用函数把它打印出来却很容易：
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def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
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仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：
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def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
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这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：
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>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>
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这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。
同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：
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>>> for n in fib(6):
... print(n)
...
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最后在读取图片的实际应用中的代码如下：
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def train_data(train_file,batch_size,resize_shape):
datas, labels = read_data(train_file)
num_batch = len(datas)//batch_size
for i in range(num_batch):
imgs = []
train_datas = datas[batch_size*i:batch_size*(i+1)]
train_lables = labels[batch_size*i:batch_size*(i+1)]
for img_path in train_datas:
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.resize(img,resize_shape)
img = img/255 #归一化处理
imgs.append(img)
yield np.array(imgs),np.array(train_lables)
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补充：深度学习算法--fit_generator()函数使用
如果我们数据量很大，那么是不可能将所有数据载入内存的，必将导致内存泄漏，
这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练
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from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras import layers
import numpy as np
import random
from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score
max_features = 100
maxlen = 50
batch_size = 320
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)
x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)
def generator():
while 1:
row = np.random.randint(0, len(x_train), size=batch_size)
x = np.zeros((batch_size, x_train.shape[-1]))
y = np.zeros((batch_size,))
x = x_train[row]
y = y_train[row]
yield x, y
# generator()
model = Sequential()
model.add(layers.Embedding(max_features, 32, input_length=maxlen))
model.add(layers.GRU(64, return_sequences=True))
model.add(layers.GRU(32))
# model.add(layers.Flatten())
# model.add(layers.Dense(32,activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
print(model.summary())
# history = model.fit(x_train, y_train, epochs=1,batch_size=32, validation_split=0.2)
# Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便，但是如果我们数据量很大，
# 那么是不可能将所有数据载入内存的，必将导致内存泄漏，这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。
# fit_generator函数必须传入一个生成器，我们的训练数据也是通过生成器产生的
history = model.fit_generator(generator(), epochs=1, steps_per_epoch=len(x_train) // (batch_size))
print(model.evaluate(x_test, y_test))
y = model.predict_classes(x_test)
print(accuracy_score(y_test, y))
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以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_18888869/article/details/83106460