未做数据归一化时，Keras中是否需要调用datagen.fit？

嘿，这个问题问得挺实在的！我来给你理清楚：

首先得明确datagen.fit()到底是干啥的——它的核心作用是帮你计算数据归一化所需的全局统计量（比如整个训练集的像素均值、标准差），只有当你在ImageDataGenerator里设置了需要依赖这些统计量的归一化参数时，它才有用，比如：

• featurewise_center=True：将数据减去全局均值
• featurewise_std_normalization=True：将数据除以全局标准差

回到你的情况：如果你完全没有执行任何数据归一化操作（也就是ImageDataGenerator里没开上述这类参数），那调用datagen.fit()其实是没必要的。因为它没统计量可计算，调用了也不会对模型训练产生任何影响，反而平白多了一遍遍历训练数据的开销。

不过给你提个小醒：要是之后你打算给数据加归一化处理，那一定要记得用训练集数据来调用datagen.fit()，绝对不能用验证集或测试集，不然会造成数据泄露，影响模型的泛化能力哦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user121