根据文档的定义：

批量大小：每次梯度更新的样本数。

每个周期的步骤数：在宣布一个周期结束并开始下一个周期之前的总步骤数（样本批次）。

它们有什么不同，它们之间是如何相互依赖的，如果有的话？

回答：

这里有一个简单的例子。假设你有1000个训练样本，并且你将批量大小设置为50。在这种情况下，如果你想在每个周期中遍历所有训练数据一次，你需要运行1000/50 = 20个数据批次。因此，你设置steps_per_epoch=20。许多人设置steps_per_epoch=训练样本数量//批量大小。这是一个在每个周期中遍历所有训练样本的好方法，但只有当批量大小是训练样本数量的因子时才完全准确。下面是我编写的一段代码，用于确定批量大小和steps_per_epoch，以便在每个周期中精确遍历一次样本。在代码中，length等于样本数量，b_max是基于内存限制你允许的最大批量大小。

batch_size=sorted([int(length/n) for n in range(1,length+1) if length % n ==0 and length/n<=b_max],reverse=True)[0]  steps=int(length/batch_size)

对于训练来说，如果你打乱了数据，精确地遍历训练集一次并不那么重要。然而，对于验证和测试来说，精确地遍历验证集或测试集一次是很重要的，以便获得完全准确的结果。