我閱讀了 Keras 的官方手冊和一些例子，比如這個。我知道我們可以使用batch_size引數指定小批量的大小并使用引數指定時代epochs數。
但是我們如何確定一個時期內有多少個小批量呢？在scikit-learn，有幾個選項（間接）控制這一點，比如max_iter，tol等等，但我沒能找到類似的東西在Keras
uj5u.com熱心網友回復：
在 keras 中計算 mini_batches 的方式取決于訓練資料的大小。
在您發布的示例中，您可以看到validation_split=0.2這意味著它將資料拆分為 2 部分，即訓練和驗證
image_dataset_from_directory負責將您的資料作為 mini_batches 發送。
資料點總數23410
training_data 18728（23410 的 80%）
驗證資料 4682（23410 的 20%）
批量大小 32
因此步驟數或在源代碼計算minibatches數量image_dataset_from_directory IS training_data /的batch_size
step_per_epoch 是585， 即那個 epoch 有 585個小批量，這意味著從資料中選擇了 32 張影像 585 次
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