自动编码，steps_per_epoch，它应该包含什么样的价值？

Question

我试图创建自己的数据集堆叠自动编码，evreything工作很棒，当我尝试绘制tensorboard曲线我得到这个标量：

我认为错误是steps_per_epoch如果不是X_train.shape [0]有啥要高度重视它包含：

autoencoder.fit_generator(generated_data.flow(X_train, X_train, batch_size=batch_size), steps_per_epoch=X_train.shape[0], epochs=epochs, validation_data=(X_test, X_test), callbacks=[TensorBoard(log_dir='/tmp/autoencoder')])

和其他的事情我怎样才能增加精度？

Answer 1

从fit_generator的文档

steps_per_epoch：整数。步骤（样品批次）总数从发生器宣布一个历元结束并且开始下一个历元之前得到。它通常应该等于批量大小划分您的数据集的样本数量。可选的序列：如果未指定，将使用LEN（发生器），其为多个步骤。

所以，你应该把它大致等于X_train.shape[0]/batch_size

为了监测精度使用

autoencoder.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mse', 'accuracy'])