steps_per_epoch=(len(train_df)/BATCH), validation_steps=(len(val_df)/BATCH));

在上述代码片段中，`steps_per_epoch=(len(train_df)/BATCH)` 和 `validation_steps=(len(val_df)/BATCH)` 表示了每个训练周期（epoch）内执行多少次迭代（step）。这里的`train_df`是训练数据集的DataFrame，`val_df`是验证数据集的DataFrame，`BATCH`是预设的批次大小。

这两个表达式实际上是通过数据集的长度除以批次大小来计算的。例如，如果`train_df`有1000条记录，`BATCH`设置为32，那么`steps_per_epoch`就会是大约31.25，这意味着一个完整的训练过程会分成大约31个完整批次执行（由于不能有分数个批次，通常会向下取整或四舍五入到最接近的整数）。

`validation_steps`则是同样的道理，用于验证集的评估。但是请注意，在实际应用中，由于验证通常是在单个epoch结束后进行一次，因此`validation_steps`通常是整数，不会像`steps_per_epoch`那样可能存在小数部分。

如果你想要确保`steps_per_epoch`和`validation_steps`都是整数，你应该对上述公式的结果进行整数化处理，比如使用`//`操作符（Python里的地板除），确保不会有余数：

steps_per_epoch = len(train_df) // BATCH
validation_steps = len(val_df) // BATCH

这样，无论数据集长度是否是整数倍，都会确保你能完成完整的批次数，并且不会有剩余的数据未处理。