Keras中ImageDataGenerator与fit_generator的epochs理解及数据生成疑问

我来帮你把Keras数据生成器的运行逻辑拆解明白，你困惑的几个点其实是环环相扣的，咱们一步步捋：

首先得区分两个关键步骤：

• datagen.fit(x_train)：这一步不是生成数据，而是统计训练集x_train的统计特征（比如均值、标准差），用来给后续的数据增强做归一化之类的预处理，只需要执行一次。
• 真正生成数据是在model.fit_generator调用datagen.flow()的时候：每个step（训练步）会生成1个batch的数据，生成的时机就是模型需要更新权重的时候——每跑完一个step，就用这个batch的数据计算损失、更新一次模型参数。

你代码里的设置：batch_size=32，steps_per_epoch=100，那每个epoch（训练轮次）生成的总数据量就是：
batch_size × steps_per_epoch = 32 × 100 = 3200 个样本。

• batch_size：定义了每一步训练用多少个样本，也就是每次模型更新权重时输入的样本数量。
• steps_per_epoch：定义了每个epoch要跑多少个训练步，也就是每个轮次里模型要更新多少次权重。

举个实际的例子：如果你的x_train有1000个样本，batch_size=32，那1000//32=31（取整），这时候把steps_per_epoch设为31，每个epoch刚好能把训练集完整过一遍（31×32=992个样本，剩下8个样本会被忽略；或者你也可以设为32，这时候最后一个batch会重复取8个样本凑够32个）。而你代码里固定设为100的话，不管x_train有多少样本，每个epoch都会生成3200个样本——如果x_train样本数少于3200，生成器会循环重复取训练集里的样本，直到凑够100个step的量。

把你写的Keras代码翻译成直白的伪代码，大概是这样的：

# 第一步：先统计训练集的特征，为数据增强做准备
datagen.fit(x_train)

# 开始20轮训练
for epoch in range(20):
    # 每个epoch跑100个训练步
    for step in range(100):
        # 生成一个batch：从x_train里随机选32个样本，应用数据增强规则
        batch_x, batch_y = datagen.flow(x_train, x_test, batch_size=32).next()
        # 用这个batch的数据训练模型，更新一次权重
        model.train_on_batch(batch_x, batch_y)

这里要注意：datagen.flow()默认是shuffle=True的，所以每个step取的样本都是随机打乱的，不同epoch的样本顺序也不一样，这样能提升模型的泛化能力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者theQman