kerasのfit_generatorの使い方について

Question

前提・実現したいこと

当方kerasを勉強を始めたばかりのものです。
まず、mnistの学習方法をやってみて、自分でmnistみたいなデータが作れないかと思い、英語等のものもある学習用データを作成してみました。
しかし、学習用データの前処理の時に、メモリが足らず、プロセスが停止してしまいます。
調べてみると、大量の学習用データにはmodel.fitではなく、model.fit_generatorを使用したほうが良いというのはわかったのですが、うまく解説しているサイトがなく、あまり、よくわかりませんでした。
知りたいのは以下のものです。

• __getitem__のidxには何が入るのか。
• __getitem__のreturnは1つずつのデータでよいのか。それとも、batch_sizeで指定した数を返さなければいけないのか。
• __len__のreturnはどのようなものなのか。

試したこと

いろいろなサイトを探した。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Ubuntu 20.04LTS
Pycharm Professional
tensorflow(1.15.3)
↑この中のkerasを使用しています。

未熟者ですが何卒よろしくおねがいします。