在Keras文档中 - steps_per_epoch：在声明一个纪元完成并开始下一个纪元之前从生成器产生的步骤（样本批次）的总数。它通常应等于数据集的唯一样本数除以批量大小。
我有3000个样本。 如果我设置steps_per_epoch = 3000，它的工作会很慢。如果我设置steps_per_epoch = 300它的工作速度更快，我认为批处理工作！
但后来我比较了在第一种和第二种情况下分配了多少视频内存。并没有注意到一个很大的区别。如果我使用简单的 fit（）函数，则差异很大。所以这是真正的加速，或者我只处理300个例子，而不是3000？
这个参数需要什么？我怎样才能加快培训速度？ 我的生成器代码：
def samples_generator(self, path_source, path_mask):
while 1:
file_paths_x = self.get_files(path_source)
file_paths_y = self.get_files(path_mask)
for path_x, path_y in zip(file_paths_x, file_paths_y):
x = self.load_pixels(path_x, 3, cv2.INTER_CUBIC)
y = self.load_pixels(path_y, 0, cv2.INTER_NEAREST)
yield (x, y)
答案 0 :(得分：5)
steps_per_epoch参数是完成一个完整纪元所需的样本批次数。这取决于您的批量大小。批量大小设置在初始化训练数据的位置。例如，如果您使用ImageDataGenerator.flow()或ImageDataGenerator.flow_from_directory()执行此操作，则会在每个参数中使用batch_size参数指定批量大小。
你说你有3000个样本。
steps_per_epoch将为30。steps_per_epoch将为300. steps_per_epoch将为3000. 这是因为steps_per_epoch应该等于样本总数除以批量大小。在Keras中实现此目的的过程可在以下两个视频中找到。
您必须设置steps_per_epoch的原因是生成器设计为无限期运行（请参阅docs：
＆＃34;期望生成器无限期地循环其数据。＆＃34;
）。您通过设置while 1来实现此目的。
由于fit_generator()应该运行epochs=x次，因此该方法必须知道下一个纪元何时在此无限循环内开始（因此，必须再次从头开始绘制数据）。