model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer="Nadam", metrics=['accuracy'],steps_per_execution=48)中steps_per_execution是什么意思，有什么作用

`steps_per_execution`是指在每次模型执行时，计算多少个batch的梯度更新。在使用Keras进行模型训练时，每个epoch中的训练步数是由`batch_size`和训练集大小决定的，因此在训练大规模数据集时，训练速度可能会受限于计算机的内存和计算能力。

使用`steps_per_execution`可以在一定程度上提升训练速度，因为它可以让模型计算多个batch的梯度更新，从而减少计算图的构建和数据传输的开销。例如，如果`steps_per_execution`设置为4，那么在每次执行中，模型将计算4个batch的梯度更新，从而可以在一定程度上减少计算图的重复构建和数据传输的开销，提高训练效率。

需要注意的是，`steps_per_execution`的设置要根据具体的硬件和数据集大小进行调整，过大的值可能会导致内存不足或计算时间过长，过小的值则可能会导致训练速度变慢。