STEPS_PER_EPOCH

steps_per_epoch是指每个epoch中的步数，也就是每个epoch中需要迭代的次数。在训练神经网络时，通常会将训练数据分成若干个batch，每个batch包含一定数量的样本。每次迭代时，模型会使用一个batch的数据进行训练，并根据损失函数计算梯度，然后更新模型参数。一个epoch中的步数就是将所有的batch都迭代一遍所需要的次数。steps_per_epoch的设置会影响训练的速度和效果，通常需要根据数据集的大小和模型的复杂度进行调整。

相关问题

steps_per_epoch

steps_per_epoch是指每个epoch中的步数，也就是每个epoch中需要迭代的次数。在训练神经网络时，通常会将训练数据分成若干个batch，每个batch包含一定数量的样本。每次迭代时，模型会使用一个batch的数据进行训练，并根据损失函数计算梯度，然后更新模型参数。一个epoch中的步数就是将所有的batch都迭代一遍所需要的次数。steps_per_epoch的设置会影响训练的速度和效果，通常需要根据数据集的大小和模型的复杂度进行调整。

def train_model(self, model, epochs, train_generator, steps_per_epoch, validation_generator, validation_steps, model_url, is_load_model=False): # 载入模型 if is_load_model and os.path.exists(model_url): model = load_model(model_url) history_ft = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=steps_per_epoch, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_steps) # 模型保存 model.save(model_url, overwrite=True) return history_ft

这段代码看起来是在训练一个深度学习模型，使用了一个训练集和一个验证集，并且保存了训练好的模型。其中，参数`model`是所使用的模型，`epochs`是训练的轮数，`train_generator`是训练数据的生成器，`steps_per_epoch`是每轮训练的步数，`validation_generator`是验证数据的生成器，`validation_steps`是每轮验证的步数，`model_url`是保存模型的路径，`is_load_model`表示是否需要从保存的模型中加载。函数的返回值是训练历史。