steps_per_epoch = 1600 // batch_size,

这个问题可以回答。根据给定的公式，steps_per_epoch是每个epoch中需要执行的步数，其中160是数据集中的样本数，batch_size是每个batch中的样本数。因此，这个公式的作用是计算每个epoch需要执行多少个batch。

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解释cnn_model_history = cnn_model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples// batch_size , epochs=epochs, validation_data=test_generator, validation_steps=nb_validation_samples// batch_size, workers = 4)

这行代码是用来训练CNN模型的。下面是这行代码中每个参数的解释：

- `train_generator`：这是训练数据生成器。

- `steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size`：这是每个epoch中的训练步数。nb_train_samples是训练集的样本数量，batch_size是每个批次中的样本数量。因此，steps_per_epoch是将训练集分成batch_size大小的批次后的步数。

- `epochs=epochs`：这是训练的epoch数。一个epoch是指将所有训练数据都过一遍网络的过程。

- `validation_data=test_generator`：这是用于验证的数据生成器。

- `validation_steps=nb_validation_samples // batch_size`：这是每个epoch中的验证步数。nb_validation_samples是验证集的样本数量，batch_size是每个批次中的样本数量。因此，validation_steps是将验证集分成batch_size大小的批次后的步数。

- `workers=4`：这是用于生成器的线程数。

这行代码的返回值是一个History对象，它包含训练过程中的所有信息，例如训练和验证的损失和准确率等。这些信息可以用来进行模型性能的分析和可视化。

steps_per_epoch = train_image.shape[0]/batch_siae

这是一个用于计算每个 epoch 中步骤数量的公式，其中 train_image.shape[0] 表示训练数据集中的图像数量，batch_size 表示每个 batch 中包含的图像数量。具体地说，steps_per_epoch 表示在一个 epoch 中需要执行的 batch 数量。例如，如果训练数据集中有 100 张图像，batch_size 为 10，那么在一个 epoch 中需要执行 10 个 batch，因此 steps_per_epoch 将为 10。