Rodando o código na versão 2.3.0 do Tensorflow com 1 GPU apenas 1.875 imagens forma processadas. Porém, há o parâmetro steps_per_epoch que permite indicar o número de passos para a época. Incluindo este parâmetro, as 60.00 imagens foram processadas:
modelo.fit( imagens_treino, identificacoes_treino, steps_per_epoch=60000)
60000/60000 [=======================] - 39s 654us/step - loss: 1.6933
Mas não está clara para mim a função deste parâmetro. A documentação do Keras diz:
"steps_per_epoch: Integer or None. Total number of steps (batches of samples) before declaring one epoch finished and starting the next epoch. When training with input tensors such as TensorFlow data tensors, the default None is equal to the number of samples in your dataset divided by the batch size, or 1 if that cannot be determined. If x is a tf.data dataset, and 'steps_per_epoch' is None, the epoch will run until the input dataset is exhausted. When passing an infinitely repeating dataset, you must specify the steps_per_epoch argument. This argument is not supported with array inputs."
