我注意到，对于 fit_generator ， steps_per_epoch 参数通常被分配 total_samples//batch_size ，在那里可以创建一个生成器/使用 ImageDataGenerator 并将其作为参数传递给 fit_generator 。
但是，我使用 Sequence 类( keras.utils.Sequence() )来创建我的生成器并将 steps_per_epoch 传递给一个小于 total_samples//batch_size 的整数。
我想知道的是，一旦每个epoch完成，生成器中的数据生成是否会从头开始？
例如，我的训练集中有 3200 个样本，我使用的批次大小为 32。所以理想情况下，对于一个完整的 epoch，我应该将 steps_per_epoch 设置为 100。但是，如果我将 steps_per_epoch 设置为 50 会发生什么？一旦第一个纪元完成，会生成数据点编号 1601 (32*50) 还是从头开始(数据点编号 1)？
最佳答案
使用 Sequence 时，您不需要传递 steps_per_epoch ，因为可以从 __len__ 的 Sequence. 方法中推断出此信息
如果您在使用 steps_per_epoch 时传递 Sequence ，这将覆盖 __len__ 方法的任何使用，并且它将有效地仅使用您序列中的 steps_per_epoch 样本(从 0 到 steps_per_epoch - 1 )，并且它将在 epoch 结束时重置回零。您可以在 keras source code 中检查此行为。
关于python - Keras 序列、fit_generator 和 steps_per_epoch，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56562445/