在深度学习中，”迭代”(iteration)通常指的是step，也就是每一次参数更新的过程。下面两个是训练模型时常见的参数。

1. MAX_STEPS 和 NUM_EPOCHS 的定义

NUM_EPOCHS（Epoch 数）：

• 定义：指的是遍历整个训练数据集的次数。

• 意义：在每个 epoch 中，模型会对所有训练数据进行一次完整的训练。

• 用途：通常用于控制模型的整体训练时间，尤其在数据量较大的情况下，每个 epoch 都会消耗大量计算资源。

MAX_STEPS（最大步数）：

• 定义：指的是模型总共训练的优化步数。

• 意义：一个步数表示模型完成一次参数更新，即完成一次 mini-batch 数据的前向传播、反向传播和优化。

• 用途：控制训练过程的总步数，适用于数据集较小或更关注总训练时间的情况。

2. 两者的关系

关系公式：

训练中的总步数（Total Steps）取决于以下公式

• 每个 epoch 的步数：

  

• 总步数计算：

  

如果设置了 MAX_STEPS，当达到这个步数时训练会提前停止，即便未完成设定的 NUM_EPOCHS。

3. 使用场景

• NUM_EPOCHS：

  • 适合控制训练轮次。

  • 用于确保每个样本至少被模型训练多次。

  • 适用于大多数情况下的标准模型训练。

• MAX_STEPS：

  • 适合控制训练总步数。

  • 当希望严格限制训练时间或计算资源时使用。

  • 早停机制：避免长时间训练，尤其是当模型训练在数据集规模上不均衡时。

4. 配合使用

• 仅设置 NUM_EPOCHS：模型将按照设定的 epoch 数完整地遍历数据集。

• 仅设置 MAX_STEPS：模型将在达到步数后提前停止，即便没有完成一个 epoch。

• 同时设置：训练将按照 MAX_STEPS 为主控制步数，一旦达到步数上限，训练提前结束。

5. 示例解释

假设：

• 数据集大小为 1000。

• Batch Size 为 32。

每个 Epoch 的步数：

• 设置 NUM_EPOCHS=2：总步数为 32 × 2 = 64。

• 设置 MAX_STEPS=50：训练将在第 50 步结束，即便尚未完成 2 个 epoch。

这样，通过 MAX_STEPS 可以更灵活地控制训练停止条件。