我運行這個源代碼。計算60000個訓練數據和10000個測試數據我想每個紀元應該計算60000次，如下所示x_train shape: (60000, 28, 28, 1)y_train shape: (60000,)60000 train samples10000 test samples60000/60000 [==============================]...然而實際上結果是這樣的x_train shape: (60000, 28, 28, 1)y_train shape: (60000,)60000 train samples10000 test samples469/469 [==============================] - 32s 69ms/step - loss: 2.2910 - accuracy: 0.1347 - val_loss: 2.2686 - val_accuracy: 0.3145Test loss: 2.2686383724212646Test accuracy: 0.31450000405311584elapsed time:34.918644189834595為什么只計算了469次？？？哪里錯了？？
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qq_花開花謝_0
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您需要在 model.fit() 函數中正確設置steps_per_epochs和validation_steps參數。
steps_per_epoch訓練紀元被視為完成之前的批次迭代次數。如果你有一個固定大小的訓練集，你可以忽略它，但如果你有一個巨大的數據集，或者如果你正在動態生成隨機數據增強，即如果你的訓練集有（生成的）無限大小，它可能會很有用。如果您有時間檢查整個訓練數據集，我建議您跳過此參數。validation_steps 類似于steps_per_epoch，但在驗證數據集而不是訓練數據上。如果您有時間檢查整個驗證數據集，我建議您跳過此參數。
validation_steps類似于steps_per_epoch，但在驗證數據集上而不是在訓練數據上。如果您有時間檢查整個驗證數據集，我建議您跳過此參數。
在你的情況下設置：
批量大小 = 200
每紀元步數 = 300
驗證步驟 = 50
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