我很困惑如何使用max_queue_size，workers以及use_multiprocessing在Keras文档
有人可以举例说明如果有的话如何使用它们
这是我基于对这三个领域的不科学猜测而使用的方法。
classifier.fit_generator(training_set,
steps_per_epoch = 8000,
epochs = 25,
validation_data = test_set,
validation_steps = 2000/32,
max_queue_size = 10,
use_multiprocessing = False,
workers=1)
MAX_QUEUE_SIZE- >如果在监视GPU使用情况时GPU空转（正在等待批处理），请增加此参数。理想情况下，GPU应该尽可能少地等待CPU提取数据。等待批处理意味着GPU内存消耗不是恒定的峰值（例如95％）。恰当的例子：监视GPU内存使用率时，您会看到很大的峰值（5％使用率，95％使用率，5％使用率，95％使用率）。95％和5％使用率之间的time_difference实际上是GPU空闲时的时间。如果您有用法差异，请增加此queue_size。
USE_MULTIPROCESSING- >可能会在Windows上产生错误（对我而言，这没有发生，但是我看到其他帖子，由于可能会冻结多处理问题），在基于Linux的系统上可以正常工作。如果要使用多个进程将数据提取到CPU，请将其设置为true。例如
..,use_multiprocessing = True, workers = 4)
以我的经验，这些参数可以协同工作。即，如果您想提高性能，可以尝试提高所有性能。
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