传递给Keras fit generator函数的每个epoch步骤的值的含义是什么？

Question

在调用fit_generator()函数时，当理论上应该是“总样本数/批量大小”时，为什么需要设置steps_per_epoch值呢？

- AKSHAYAA VAIDYANATHAN

Answer 1

Keras的生成器是无限的。

因此，Keras本身不知道生成器应该产生多少批次才能完成一个epoch。当您有静态样本数量时，使用 samples//batch_size 是完全合理的，用于一个epoch。但是您可能想要使用执行随机数据增强的生成器。由于随机过程，你永远不会有两个相同的训练epoch，因此没有明确的限制。

因此，在fit_generator中这些参数允许您根据需要控制每个epoch产生的yield，尽管在标准情况下，您可能会保持最明显的选项：samples//batch_size。

- Daniel Möller

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我相信应该是samples // batch_size。 - DJK

这个答案让我脑海中产生了更多的问题 :'|，第一次使用生成器。 - M090009

Answer 2

没有数据增强的情况下，样本数量是固定的，正如Daniel所提到的那样。因此，训练样本的数量为步数*批大小。

通过在Keras中使用ImageDataGenerator进行数据增强，我们可以为训练数据生成额外的数据。因此，您可以自己设置训练样本的数量。如果您想要两倍的训练数据，只需将步数设置为（原始样本大小*2）/批量大小。

- hoesang choi