steps_per_epoch和batch_size

steps_per_epoch 和 batch_size 是机器学习训练中的两个重要参数。

- `batch_size` 是指每次训练时所使用的样本数量。训练过程中，数据通常会被分割成多个小批次进行处理，每个批次包含的样本数量就是 batch_size。较大的 batch_size 可以提高训练速度，但可能会导致内存不足的问题。较小的 batch_size 可以更好地利用 GPU 的并行计算能力，并且可能会使模型更加稳定，但训练速度会变慢。

- `steps_per_epoch` 是指每个训练周期（epoch）中的训练步数。一个 epoch 表示模型对整个训练数据集进行一次完整的训练。由于训练数据集可能非常大，在每个 epoch 中无法一次性使用所有数据进行训练，因此需要将数据分成多个批次。`steps_per_epoch` 的值通常是根据训练数据集大小和 `batch_size` 来确定的。例如，如果训练数据集有1000个样本，`batch_size` 为10，则 `steps_per_epoch` 应该设置为100，以确保每个 epoch 中使用完整的1000个样本进行训练。

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