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TF 2.3在model.compile中使用experimental_steps_per_execution会导致模型性能下降

。TF 2.3是指TensorFlow 2.3版本，model.compile是用于编译模型的方法。experimental_steps_per_execution是一个实验性的参数，用于指定在每个执行步骤中要处理的样本数量。

当在model.compile中使用experimental_steps_per_execution参数时，模型性能可能会下降。这是因为experimental_steps_per_execution会导致模型在每个执行步骤中处理更多的样本，从而增加了计算的负担，导致模型的训练速度变慢。

然而，experimental_steps_per_execution参数也可以提高模型的训练速度，尤其是在大规模数据集上。通过增加每个执行步骤中处理的样本数量，可以减少数据读取和计算之间的等待时间，从而提高训练速度。

在使用TF 2.3中的experimental_steps_per_execution时，需要权衡模型性能和训练速度之间的关系。如果模型性能是首要考虑因素，可以不使用experimental_steps_per_execution参数。如果需要提高训练速度，并且可以容忍轻微的性能下降，可以尝试使用experimental_steps_per_execution参数，并根据实际情况调整每个执行步骤中处理的样本数量。

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