steps_per_epoch=len(all_disp_paths) // batch_size, epochs=epochs, callbacks=[lr, mc], shuffle=False)

这是在 Keras 中使用的模型训练函数，用于训练神经网络模型。具体来说，它接受一些参数，包括：

- `steps_per_epoch`: 每个 epoch 中要运行的训练步骤数量，这里是根据数据集大小和批次大小计算得出的；
- `epochs`: 训练的总 epoch 数量；
- `callbacks`: 在训练过程中要使用的回调函数，这里包括了之前提到的学习率调整和模型权重保存；
- `shuffle`: 是否在每个 epoch 开始时打乱数据集。

这个函数会在训练过程中对模型进行迭代优化，每个 epoch 结束后会输出训练集和验证集上的损失值和准确率等指标。最终的训练结果是训练好的模型参数（权重）。

相关问题

self.model.fit_generator( generator=load_batch(all_left_paths, all_right_paths, all_disp_paths, batch_size, True), steps_per_epoch=len(all_disp_paths) // batch_size, epochs=epochs, callbacks=[lr, mc], shuffle=False)

这段代码是训练神经网络的代码，其中使用了生成器（generator）来加载数据。load_batch函数会根据给定的左视图路径、右视图路径和视差图路径生成一批数据，并返回该批数据的三个numpy数组，分别代表左视图、右视图和视差图。这些数组会被用来训练模型。steps_per_epoch参数指定了每个epoch需要训练的批次数。epochs参数指定了训练的轮数。callbacks参数是可选的，用于在训练过程中执行一些操作，比如动态调整学习率或保存模型。shuffle参数指定是否在每个epoch前打乱数据的顺序。

steps_per_epoch = 1600 // batch_size,

这个问题可以回答。根据给定的公式，steps_per_epoch是每个epoch中需要执行的步数，其中160是数据集中的样本数，batch_size是每个batch中的样本数。因此，这个公式的作用是计算每个epoch需要执行多少个batch。