Keras fit_generator 和 steps_per_epoch

Question

我注意到在使用fit_generator时，通常将steps_per_epoch参数赋值为total_samples//batch_size。

但是如果我的total_samples是1000，batch_size=32，那么看起来我应该有31.25批次，但我每个epoch只分配了31批次。

这是否意味着我将无法训练不完整的批次？

我假设shuffle选项会解决这个问题，但如果我使用自定义生成器，shuffle选项仍然有效吗？

- Moondra

Answer 1

是的，在这里你只需要完成31个步骤。你需要做的就是：

numpy.ceil(total_samples//batch_size)

由于该模型可以接受任意数量的输入，因此即使最后一批少于32个，它也可以正常工作。

- Bhushan Pant

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啊，我以为我的模型崩溃是因为它无法接受少于批量大小的样本批次。我需要重新测试。谢谢。 - Moondra

不，我猜那不是问题。如果你遇到任何错误，请告诉我。 - Bhushan Pant

谢谢。看起来可以工作了。我认为是我的自定义生成器有问题导致了那个错误。 - Moondra

total_samples//batch_size 是整数除法。你只需要一个斜杠。 - DollarAkshay

当我们进行洗牌时，如何确保整个训练集被看到和使用？ - Basilique