steps_per_epoch是否耗尽了整个数据集
steps_per_epoch是训练神经网络模型时的一个参数，它表示每个训练epoch（即将整个数据集全部训练一次）中的步数（即每个epoch需要进行多少次参数更新）。这个参数的设置对于模型的训练效果和训练速度都有影响。
一般来说，steps_per_epoch的取值应该保证每个epoch中都能够耗尽整个数据集，即所有的训练样本都被用于训练一次。这样可以充分利用数据集的信息，提高模型的训练效果。如果steps_per_epoch小于数据集的样本数，那么在每个epoch中，模型会多次使用部分样本进行训练，可能导致模型过拟合。而如果steps_per_epoch大于数据集的样本数，那么在每个epoch中，模型会有部分样本没有被用于训练，导致模型没有充分学习数据集的信息。
在设置steps_per_epoch时，通常会根据数据集的样本数和训练的batch size来计算。假设数据集有N个样本，batch size为B，则可以计算出每个epoch中的步数为steps_per_epoch = N / B。如果N不能被B整除，一般会采用向下取整或者向上取整的方式。
对于一个具体的例子，如果数据集有1000个样本，batch size为32，那么可以设置steps_per_epoch = 1000 / 32 = 31。这样在每个epoch中，模型会使用31个batch的样本进行训练，总共耗尽整个数据集。
腾讯云相关产品中，适用于云计算和机器学习训练的产品有腾讯云的AI Lab、云服务器CVM、弹性GPU、弹性数据挖掘EDM等。你可以在腾讯云官网上了解这些产品的详细信息和使用方式。
相关·内容
我有一个由生成器创建的大型训练数据集，大约60,000批(大小为32)。由于训练所需的时间，我需要使用回调来定期保存模型。据我所知，设置steps_per_epoch将给我带来更小的纪元，比如说，10,000。从文档中我不清楚的是，这仍然会循环我的整个60k批，还是会在10k处停止并重复10k？也就是说，当使用steps_per_epoch时，新纪元是否从上一个纪元停止的地方开始？ 谢谢，朱利安
浏览 26提问于2019-10-14得票数 0
1回答
history = model.fit_generator( steps_per_epoch=50, validation_data = validation_generator,tensorflow:您的输入耗尽了数据确保您的数据集或生成器至少可以生成steps_per_epoch * epochs批(在
浏览 2提问于2020-08-30得票数 0
我不明白如何将值设置为：steps_per_epoch如果我在训练集中有24万个样本，在测试集中有80000个样本，那么batch_size、steps_per_epoch和validation_steps的值应该是多少？
浏览 0提问于2018-03-30得票数 59
回答已采纳
特别是，我使用的时尚-MNIST-包括60000个例子和测试集10000个例子。它们中的每一个都是28x28灰度图像。我正在学习本教程""，在对train_dataset.repeat(), steps_per_epoch=500,validation_steps=2)
只要我理解了，我就需要使用train_dataset.repeat()作为输入数据集，
浏览 2提问于2020-02-14得票数 7
1回答
所以我试着在木星上实现这个来测试我的笔记本电脑的性能。对代码进行了一些修改，以适应我的环境版本：from imageio import imread如有任何帮助或建议，敬请见谅。
浏览 1提问于2020-09-10得票数 0
回答已采纳
类似于，我很难理解Keras model.fit的steps_per_epoch和TensorFlow的Dataset API的.batch()的联合使用:我在输入管道dataset = dataset.batch从文档中我了解到，在Keras上，一个时代不一定像通常那样通过整个训练集，但是无论如何，我有点困惑，现在我不完全确定我是否正确地使用了它。dataset.batch(batch_size) + steps_per_epoch=training_set_size//batch_
浏览 0提问于2019-02-07得票数 7
回答已采纳
我的主要问题是，它是否对目录中的每一个样本进行迭代？我有6个类的目录，每个类的样本数几乎相同，当我用batch_size=16训练模型时，它根本不起作用，只有一个类是正确的。是否每个steps_per_epoch都是唯一生成的，并且只记得该批的样本？这意味着它不记得上次使用过的批处理样本，并且创建了新的随机批处理，可能会使用已经使用过的样本而忽略其他样本，如果是这样的话，就意味着它错过了整个类样本，而克服这一问题的唯一方法是增加batch_sizesubset='validation')
下面是fit_
浏览 0提问于2019-05-14得票数 0
回答已采纳
问题是，我的数据集很大。一个时代的训练大约需要一天(尽管在两个泰坦RTX GPU上进行训练)，每个时期之后的验证需要几个小时。是否有一种方式来显示一个进度条进行验证？
浏览 1提问于2020-02-11得票数 3
回答已采纳
Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches (inMake sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches (in32,classifier.fit(
浏览 0提问于2020-07-01得票数 0
noise_data, batch_size=4), verbose=1, epochs = 2, batch_size=4)使tensorflow按预期返回一个异常：
解决这个问题的最好方法是什么？我的生成器也有一个种子输入来同步训练和验证集(很可能是keras中的生
浏览 8提问于2021-12-14得票数 0
我想知道是否将Keras steps_per_epoch参数设置为小于(数据集/批处理大小中的样本数)的固定值，将始终在数据集中使用相同的样本(从样本0到样本(steps_per_epoch*batch_size)-1)，从而减小训练集的有效大小，还是在每个时代都从大小batch_size的训练集(不替换)中提取steps_per_epoch随机样本？
浏览 2提问于2020-08-22得票数 2
回答已采纳
我有一个巨大的csv数据集，大小为200 GB。我使用CsvDataset来制作数据集生成器，以便在训练模型时从磁盘加载数据。我希望每一个时代都能传递所有的数据。因此，我应该在参数steps_per_epoch和验证步骤中传递什么。 epochs=20, )
浏览 0提问于2020-11-23得票数 0
我使用的是一个tf.data数据集，其中包含由100 k图像组成的培训数据。我还使用了包含验证集的tf.data数据集。由于所有100 k图像的一个时期需要很长时间(在我的例子中大约需要一个小时)才能得到任何关于验证集性能的反馈，所以我将tf.keras.Model fit()中的fit()参数设置为10000。为了完成整个训练数据集100 k图像的一个时代，我将epochs参数设置为10。
但是，我不确定以这种方式
浏览 1提问于2020-09-16得票数 3
回答已采纳
batch_size=32, training_set, training_set,
steps_per_epoch
浏览 1提问于2019-12-31得票数 2
那么，这是否意味着模型的权重随图片的一对一变化，还是取决于steps_per_epoch。
我应该如何设置steps_per_epoch和划时代，以便在不同的时期使用所有的20000张图像进行训练？
浏览 7提问于2021-08-02得票数 1
回答已采纳
2回答
我想知道我的想法是否正确？因此，在Keras生成器函数中，我创建了batch_size = 24，每个时期的步骤为500个，这是12000，仅占整个数据集的十分之一。也就是说，实际上需要10个时期才能通过整个12万张图像。
浏览 0提问于2018-11-15得票数 7
1回答
当您为model.fit数据使用生成器时，什么是时代？然而，有了发电机，就没有了长度，因此就没有了“时代”。Is时，epoch是否简单地表示任意大小的一组步骤，在某个时代结束时会发生一些特殊的事情？
浏览 2提问于2021-04-11得票数 1
2回答
如何缓存和迭代未知大小的数据集？
、、、、
在我的dataset管道中添加.cache()步骤时，后续培训时代仍然从网络存储中下载数据。 ).prefetch( )
如果按原样使用，数据集将在每个时代下载为了避免这种情况，我必须将.repeat()步骤添加到
浏览 6提问于2019-09-17得票数 3
回答已采纳
2回答
我使用生成器只是为了加载图像，所以不使用数据增强。有两个文件夹的火车和测试数据，每个文件夹有36个子文件夹填充图像。我得到以下输出： steps
浏览 0提问于2018-12-06得票数 0
回答已采纳
在阅读了关于model.fit_generator方法中steps_per_epoch必需参数的Keras文档后，我对它的理解是： 如果一个数据集包含'N‘个样本，并且生成器函数(传递给Keras)为每个调用返回'B = batch_size’个数的样本(在这里，我认为调用是生成器函数的一次产出)，并且由于steps_per_epoch = ceil(N/B)生成器被调用steps_per_epoch次，因此整个数据集在一
浏览 103提问于2020-08-16得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
