在fit_generator中记录validationSteps

是指在使用Keras框架进行模型训练时，在fit_generator方法中设置validation_steps参数来控制每个epoch中验证集的步数。

fit_generator是Keras中用于训练模型的函数，它可以从一个生成器（generator）不断地产生训练样本，并根据指定的参数进行模型训练。在训练过程中，我们通常会使用验证集来评估模型在未见过数据上的性能，以便调整模型的超参数或提前停止训练。

validation_steps参数用于指定每个epoch中需要从验证生成器中抽取多少个batch进行验证。一个batch是指一次前向传播和反向传播所使用的样本数量。通过设置validation_steps，我们可以控制验证集的样本数量，从而更精确地评估模型的性能。

下面是validation_steps参数的一些优势和应用场景： 优势：

1. 节省时间和计算资源：通过限制每个epoch中的验证步数，我们可以在验证过程中只使用部分验证集数据进行评估，从而减少计算时间和资源消耗。
2. 提高模型训练效率：通过控制验证集的步数，可以提高训练的速度和效率，尤其在验证集较大时效果更加明显。
3. 准确评估模型性能：通过合理设置validation_steps，可以获得对模型性能的更准确评估，从而更好地了解模型的训练情况。

应用场景：

1. 大规模数据集：当训练集非常庞大时，验证集通常也会较大。设置validation_steps可以有效控制验证集的规模，以保证验证过程的效率。
2. 资源受限环境：在资源有限的环境下，如较低的计算能力或存储空间，通过限制validation_steps可以减少验证过程所需的计算资源和存储开销。
3. 快速迭代调参：当需要快速迭代调参时，我们可以通过减少验证步数来加快训练的速度，快速获得不同超参数组合下的模型性能。

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