我现在正在为keras模型实现感知损失 . （紧随其后Implement perceptual loss with pretrained VGG using keras）
但是我的训练数据集非常大，如果我尝试将所有数据创建为X_train并在以下代码中使用它来获取来自lossModel的感知信息，那么它将具有“MemoryError”：
Y_train_lossModel = lossModel.predict（Y_train）fullModel.fit（X_train，Y_train_lossModel，batch_size = 32，epochs = 5，validation_data = [X_val，Y_val]）
我想我需要使用fit_generator来进行拟合 . 但我不确定如何同时执行lossModel.predict（Y_train）和fullMode.fit_generator（...） .
有什么办法可以解决这个问题吗？非常感谢！