steps_per_epoch是否耗尽了整个数据集

steps_per_epoch是训练神经网络模型时的一个参数，它表示每个训练epoch（即将整个数据集全部训练一次）中的步数（即每个epoch需要进行多少次参数更新）。这个参数的设置对于模型的训练效果和训练速度都有影响。

一般来说，steps_per_epoch的取值应该保证每个epoch中都能够耗尽整个数据集，即所有的训练样本都被用于训练一次。这样可以充分利用数据集的信息，提高模型的训练效果。如果steps_per_epoch小于数据集的样本数，那么在每个epoch中，模型会多次使用部分样本进行训练，可能导致模型过拟合。而如果steps_per_epoch大于数据集的样本数，那么在每个epoch中，模型会有部分样本没有被用于训练，导致模型没有充分学习数据集的信息。

在设置steps_per_epoch时，通常会根据数据集的样本数和训练的batch size来计算。假设数据集有N个样本，batch size为B，则可以计算出每个epoch中的步数为steps_per_epoch = N / B。如果N不能被B整除，一般会采用向下取整或者向上取整的方式。

对于一个具体的例子，如果数据集有1000个样本，batch size为32，那么可以设置steps_per_epoch = 1000 / 32 = 31。这样在每个epoch中，模型会使用31个batch的样本进行训练，总共耗尽整个数据集。

腾讯云相关产品中，适用于云计算和机器学习训练的产品有腾讯云的AI Lab、云服务器CVM、弹性GPU、弹性数据挖掘EDM等。你可以在腾讯云官网上了解这些产品的详细信息和使用方式。