我有一些间断的时序数据，我希望keras可以实现分批次训练，请问怎么编写代码

您可以使用Keras中的fit_generator函数来训练模型，将数据分为小批次进行训练。以下是一个示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from keras.optimizers import Adam
from keras.callbacks import EarlyStopping
import numpy as np

# 准备数据
data = np.random.rand(1000, 10, 1)  # 1000个时间序列数据，每个序列有10个时间步长，每个时间步长有1个特征值
labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1))  # 随机生成标签，0或1

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(10, 1)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer=Adam(), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 定义数据生成器
def data_generator(batch_size):
    while True:
        indices = np.random.randint(0, data.shape[0], size=batch_size)  # 随机选择样本
        X = data[indices]
        y = labels[indices]
        yield X, y

# 训练模型
batch_size = 32
steps_per_epoch = int(data.shape[0] / batch_size)
early_stopping = EarlyStopping(patience=3, monitor='val_loss', mode='min')  # 设置早停策略
model.fit_generator(generator=data_generator(batch_size), steps_per_epoch=steps_per_epoch, epochs=10, 
                    validation_data=(data, labels), callbacks=[early_stopping])

在上面的代码中，我们首先准备了1000个时间序列数据和对应的标签，然后定义了一个LSTM模型，使用Adam作为优化器，交叉熵作为损失函数，准确率作为评估指标。接着我们定义了一个数据生成器，每次从数据中随机选择batch_size个样本。最后使用fit_generator函数来训练模型，设置了一些参数，包括批次大小、每个epoch的步数、早停策略等。