在keras中，如何控制一个epoch绘制的mini-batches数量

Posted 2023-02-16

【中文标题】在keras中，如何控制一个epoch绘制的mini-batches数量

【英文标题】：In keras, how to control the number of mini-batches drawn during one epoch

【发布时间】：2022-01-15 15:08:25

【问题描述】：

我阅读了 Keras 的 official manual 和一些示例，例如 this one。我知道我们可以使用batch_size 参数指定小批量的大小，并使用epochs 参数指定时期数。

但是我们如何才能确定一个 epoch 内有多少 mini-batch？在scikit-learn 中，有几个选项可以（间接）控制它，例如max_iter、tol 等。但我在Keras 中找不到类似的东西

【问题讨论】：

stats.stackexchange.com/questions/221886/…

我之前找到了这个链接，但在我看来它不是关于小批量的 number 而是关于 size 个小批量。我要问的是小批量的数量。

【参考方案1】：

在 keras 中计算 mini_batches 的方式取决于训练数据的大小。

在您发布的示例中，您可以看到 validation_split=0.2 意味着它将数据分成两部分，即训练和验证

image_dataset_from_directory 负责将您的数据作为 mini_batches 发送。

数据点总数23410

training_data 18728（23410 的 80%）

validation_data 4682（23410 的 20%）

batch_size 32

因此image_dataset_from_directory源代码中计算的步数或minibatch数为training_data/batch_size

steps_per_epoch 为 585，即该时期有 585 个小批量，这意味着从数据中选择了 32 张图像 585 次

【讨论】：

谢谢@keertika，我在训练模型的时候可以看到这样的东西：Epoch 2/50 52/52 [==============================] - 0s 4ms/step - loss: 0.8672 - accuracy: 0.6362，你的意思是52/52是关于mini-batches数量的进度指示器吗？

是的，你是对的。