steps_per_epoch=2000,epochs=100之间的区别

第一种解释:

batchsize:中文翻译为批大小(批尺寸)。在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练;
iteration:中文翻译为迭代,1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次;
一个迭代 = 一个正向通过+一个反向通过
epoch:迭代次数,1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次;
一个epoch = 所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递
举个例子,训练集有1000个样本,batchsize=10,那么:
训练完整个样本集需要:
100次iteration,1次epoch。

 

 

第二种解释(官方解释)

fit(self, x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None, validation_steps=None)
  • x:输入数据。如果模型只有一个输入,那么x的类型是numpy array,如果模型有多个输入,那么x的类型应当为list,list的元素是对应于各个输入的numpy array。如果模型的每个输入都有名字,则可以传入一个字典,将输入名与其输入数据对应起来。

  • y:标签,numpy array。如果模型有多个输出,可以传入一个numpy array的list。如果模型的输出拥有名字,则可以传入一个字典,将输出名与其标签对应起来。

  • batch_size:整数,指定进行梯度下降时每个batch包含的样本数。训练时一个batch的样本会被计算一次梯度下降,使目标函数优化一步。

  • epochs:整数,训练终止时的epoch值,训练将在达到该epoch值时停止,当没有设置initial_epoch时,它就是训练的总轮数,否则训练的总轮数为epochs - inital_epoch

  • verbose:日志显示,0为不在标准输出流输出日志信息,1为输出进度条记录,2为每个epoch输出一行记录

  • callbacks:list,其中的元素是keras.callbacks.Callback的对象。这个list中的回调函数将会在训练过程中的适当时机被调用,参考回调函数

  • validation_split:0~1之间的浮点数,用来指定训练集的一定比例数据作为验证集。验证集将不参与训练,并在每个epoch结束后测试的模型的指标,如损失函数、精确度等。注意,validation_split的划分在shuffle之后,因此如果你的数据本身是有序的,需要先手工打乱再指定validation_split,否则可能会出现验证集样本不均匀。

  • validation_data:形式为(X,y)或(X,y,sample_weights)的tuple,是指定的验证集。此参数将覆盖validation_spilt。

  • shuffle:布尔值,表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。

  • class_weight:字典,将不同的类别映射为不同的权值,该参数用来在训练过程中调整损失函数(只能用于训练)。该参数在处理非平衡的训练数据(某些类的训练样本数很少)时,可以使得损失函数对样本数不足的数据更加关注。

  • sample_weight:权值的numpy array,用于在训练时调整损失函数(仅用于训练)。可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权,或者在面对时序数据时,传递一个的形式为(samples,sequence_length)的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。这种情况下请确定在编译模型时添加了sample_weight_mode='temporal'

  • initial_epoch: 从该参数指定的epoch开始训练,在继续之前的训练时有用。

  • steps_per_epoch: 一个epoch包含的步数(每一步是一个batch的数据送入),当使用如TensorFlow数据Tensor之类的输入张量进行训练时,默认的None代表自动分割,即数据集样本数/batch样本数。

  • validation_steps: 仅当steps_per_epoch被指定时有用,在验证集上的step总数。

 

第三种解释

 

batch_size和steps_per_epoch的区别

首先batch_size = 数据集大小/steps_per_epoch的,如果我们在生成函数里设置了batch_size的大小,那么在fit_generator传参的时候,,steps_per_epoch=len(x_train)//(batch_size*epochs)
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作者:MrLeaper 
来源:CSDN 
原文:https://blog.csdn.net/mlp750303040/article/details/89207658 
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