深度学习tensorflow中已经有epoch参数了，为什么还要在train()中定义steps参数？

• https://www.zhihu.com/question/300646749/answer/1354001318
• epoch是全体训练数据过几遍，steps是模型会计算几次loss（排除一些快速训练的tricks，即模型参数会梯度更新几次）。
• 当我们训练模型时，epoch变成了一个间接的关注对象，我们关系模型能更新多少次，这些才知道循环多少次，计算多少次loss。其实最主要的一点是训练步数与模型的参数会有相关关系，比如如果要采用自适应学习率，那每步都是有一个不同的学习率的。

https://stackoverflow.com/questions/38340311/what-is-the-difference-between-steps-and-epochs-in-tensorflow

An epoch consists of one full cycle through the training data. This is usually many steps. As an example, if you have 2,000 images and use a batch size of 10 an epoch consists of 2,000 images / (10 images / step) = 200 steps.