steps_per_epoch = 10

这是一个关于机器学习的问题，我可以回答。steps_per_epoch 是指在训练过程中每个 epoch 中的步数，通常用于控制训练的速度和效果。在每个 epoch 中，模型会根据 steps_per_epoch 指定的步数从训练集中随机抽取一批数据进行训练，直到完成指定的步数后，该 epoch 结束。

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def train_model(self, model, epochs, train_generator, steps_per_epoch, validation_generator, validation_steps, model_url, is_load_model=False): # 载入模型 if is_load_model and os.path.exists(model_url): model = load_model(model_url) history_ft = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=steps_per_epoch, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_steps) # 模型保存 model.save(model_url, overwrite=True) return history_ft

这段代码看起来是在训练一个深度学习模型，使用了一个训练集和一个验证集，并且保存了训练好的模型。其中，参数`model`是所使用的模型，`epochs`是训练的轮数，`train_generator`是训练数据的生成器，`steps_per_epoch`是每轮训练的步数，`validation_generator`是验证数据的生成器，`validation_steps`是每轮验证的步数，`model_url`是保存模型的路径，`is_load_model`表示是否需要从保存的模型中加载。函数的返回值是训练历史。

为以下代码写注释： def train_model(self, model, epochs, train_generator, steps_per_epoch, validation_generator, validation_steps, model_url, is_load_model=False): # 载入模型 if is_load_model and os.path.exists(model_url): model = load_model(model_url) history_ft = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=steps_per_epoch, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_steps) # 模型保存 model.save(model_url, overwrite=True) return history_ft

这段代码定义了一个名为train_model的方法，该方法接受以下参数：
- model: 要训练的模型
- epochs: 训练的轮数
- train_generator: 训练数据生成器
- steps_per_epoch: 每个epoch中的训练步数
- validation_generator: 验证数据生成器
- validation_steps: 每个epoch中的验证步数
- model_url: 模型保存的路径
- is_load_model: 是否载入已有的模型

方法的主要功能是使用给定的参数训练模型，并保存训练好的模型。如果is_load_model为True且模型已存在于model_url指定的路径中，则会从该路径中加载模型。训练历史记录会保存在history_ft变量中，并在训练完成后返回。最后，训练好的模型会被保存在model_url指定的路径中。