机器学习PAI 我epoch设置了k,然后训练的时候 还能到epoch>k的情况?

在机器学习的训练过程中，"epoch"和"iteration"是两个不同的概念。"epoch"是指整个数据集被完整地遍历过一次，而"iteration"是指在单个epoch内模型的训练次数。

在你的问题中，你设置的"epoch"可能是指的总的训练次数，而"save_summary_steps"是在每个iteration结束时保存训练结果的频率。所以，即使你在配置文件中设置了"epoch"为k，但是在每个epoch中可能会有多于k个iteration，因此在训练过程中可能会出现"epoch"大于k的情况。

如果你想要在每个epoch结束时保存模型，你可以设置"save_checkpoints_steps"为0，这样模型就会在每个epoch结束时自动保存。同时，你也可以设置"save_summary_steps"为一个较大的值，比如1000，这样模型就会在每个iteration结束时保存一部分训练结果，但是不改变总的训练次数。

在 PAI-DSW 中，当 epoch 设置为 k 时，模型最多只会训练 k 次。这表示每个样本最多只会遍历整个训练数据集 k 次。
但是，对于一些算法，可能存在额外的训练周期，例如多卡训练。多卡训练时，每轮训练周期都称为一次 epoch。例如，在分布式训练中，当训练完成一轮后，会进行多个 epoch。
如果设置了 save_summary_steps 参数，PAI-DSW 会每隔一定步数保存模型和摘要信息。例如，如果 save_summary_steps=1000，那么在每轮训练周期中，会每隔 1000 步保存模型和摘要信息。这有助于观察模型性能，并了解模型收敛过程。
因此，即使 epoch 设置为 k，也可能看到大于 k 的训练轮次。但是，save_summary_steps 不会影响模型训练的整体轮次，而是每隔一定步数保存摘要信息。