当我包含验证数据时，为什么模型训练需要更长的时间？

Question

显然，我知道添加验证数据会使训练花费更长的时间，但我在这里所说的时间差是荒谬的。代码：

# Training
    def training(self, callback_bool):
        if callback_bool:
            callback_list = []
        else:
            callback_list = []

        self.history = self.model.fit(self.x_train, self.y_train, validation_data=(self.x_test, self.y_test),
                                  batch_size=1, steps_per_epoch=10, epochs=100)

尽管我的测试数据的大小是 10,000 个数据点，但上面的代码需要 30 多分钟来训练。我的训练数据大小为 40,000 个数据点，当我在没有验证数据的情况下进行训练时，我会在几秒钟内完成。有没有办法解决这个问题？为什么需要这么长时间？首先，我也在使用 gpu 进行训练！

Answer 1

我假设验证按预期工作，但您在训练过程本身存在问题。您使用的是 batch_size = 1 和 steps_per_epoch = 10，这意味着 模型在每个 epoch 中只会看到 10 个数据点。这就是为什么它只需要几秒钟。另一方面，您不使用 validation_steps 参数，这意味着每个 epoch 之后的验证都将运行，直到您的验证数据集用尽，即 10.000 步。因此，时间上的差异。您可以阅读有关 model.fit 及其参数 in the official documentation 的更多信息。

如果您的训练数据集不是无限的，我建议您删除 steps_per_epoch 参数。如果是，则将 len(x_train)//batch_size 的值传递给它。这样一来，模型将获得每个时期的每个训练数据点。我假设每个时代都需要大约 1.5 小时，而不是你目前拥有的几秒钟。另外我建议增加batch_size，如果没有特别的理由使用1的batch size。

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