我们可以在同一时期发送相同的数据点吗？答案

【问题标题】：Can we send same datapoints in same epoch?我们可以在同一时期发送相同的数据点吗？
【发布时间】：2021-01-09 05:25:22
【问题描述】：

如果我们将 steps_per_epoch（在 ImageDataGenerator 中）设置为高于可能的批次总数（total_samples/batch_Size）。模型会从一开始就重新访问相同的数据点还是会忽略？

例如：

将进入密集层的扁平图像形状： (2000*1)
批量大小： 20
可能的批次总数： 100 (2000/20)
每个 epoch 的步数： 1000（明确设置）

【问题讨论】：

标签： keras deep-learning conv-neural-network tensorflow2.0 tf.keras

【解决方案1】：

据我所知，steps_per_epoch 独立于“真实”时代（即 number_of_inputs/batch_size）。让我们使用一个与您想知道的类似的示例，包含 2000 个数据点和 20 个 batch_size（这意味着 2000/20 = 100 步，用于一个“真实”时期）：

如果您设置steps_per_epoch = 1000：Keras 要求循环 1000 个批次，这基本上意味着 10 个“真实”时期（或整个数据遍历的 10 次）。
如果您设置steps_per_epoch = 50：Keras 要求循环 50 个批次，并且在下一个循环中访问一个“真实”时期的剩余 50 个批次。

【讨论】：

是不是说如果我们在你的ex中设置steps_per_epoch=1000，就和使用epoch=10和steps_per_epoch=100一样？
如果我正确回答了您的问题，请接受。谢谢。