训练集的原始图像放在model.fit的哪个参数

在使用 `model.fit` 训练模型时，训练数据的原始图像通常会在训练数据的输入部分 `x_train` 中进行传递。具体来说，如果你使用的是 Keras 中的 `ImageDataGenerator` 类来加载图像数据，那么 `flow_from_directory` 方法将会返回一个迭代器，其中包含了原始图像的路径信息。你可以通过设置 `target_size` 参数将原始图像的尺寸缩放为模型所需的输入尺寸，然后使用 `flow_from_directory` 方法中的 `class_mode` 参数来指定标签的类型。

例如，以下是使用 `ImageDataGenerator` 类加载图像数据并训练模型的示例代码：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        'train/',
        target_size=(224, 224),
        batch_size=32,
        class_mode='categorical')

model.fit(train_generator, epochs=10)

在这个示例中，我们使用 `ImageDataGenerator` 类来加载训练数据，并将图像的尺寸缩放为 `(224, 224)`。然后，我们将生成的数据迭代器 `train_generator` 作为 `model.fit` 的输入数据，并指定训练的轮数为 `10`。