model.fit() 函数的 steps_per_epoch 参数是否覆盖序列的 __len__() 的值

Question

根据tf.keras.utils.Sequence官方文档，设置__len__()函数返回值的一般约定是training size / batch size 。

这确保了对于单个时期，您的模型在所有训练数据上训练一次。

我的问题 -当我们在model.fit()函数中传递steps_per_epoch的值时，它是否会覆盖__len__()函数返回的值？

假设参数steps_per_epoch的值为x 。 我在model.fit()函数中明确传递了这个参数。 那么无论__len__()函数返回什么值，对于单个 epoch，模型是否会在x * batch_size个样本上进行训练？

Answer 1

是的，如果您设置了 batch_size 和 steps_per_epoch，那么在一个纪元结束之前，只会使用这些数据点的数量。 这可以用于 tensorflow 数据集迭代器，这些迭代器没有结束，因为它们被设置为带有.repeat() 的 inf 循环。 在这里，没有尽头，时代将永远延续下去。 要更改此设置，您可以设置每个纪元的步数。 通常，在执行验证步骤之前，应该在整个数据集上训练一个纪元，因此除非必须，否则最好不要手动设置它。