model.fit参数代码

以下是model.fit()函数的参数代码：

model.fit(
    x=None,  # 训练数据
    y=None,  # 训练数据的标签
    batch_size=None,  # 每个批次的大小
    epochs=1,  # 训练的轮数
    verbose=1,  # 是否打印训练过程的输出信息，0：不输出，1：输出进度条，2：输出每个epoch的训练结果
    callbacks=None,  # 回调函数，用于在训练过程中进行一些操作，比如保存模型、调整学习率等
    validation_split=0.0,  # 用于验证的训练数据的比例
    validation_data=None,  # 用于验证的训练数据，可以是元组 (x_val, y_val) 或者是生成器
    shuffle=True,  # 是否在每个epoch之前打乱训练数据
    class_weight=None,  # 类别权重，用于处理不平衡的数据集
    sample_weight=None,  # 样本权重，用于处理不平衡的数据集
    initial_epoch=0,  # 训练的起始epoch，用于继续之前的训练
    steps_per_epoch=None,  # 每个epoch中的steps数，如果是None，则自动计算
    validation_steps=None,  # 验证过程中的steps数，如果是None，则自动计算
    validation_batch_size=None,  # 用于验证的批次大小
    validation_freq=1,  # 验证的频率，即每训练多少个epoch进行一次验证，默认为1
    max_queue_size=10,  # 生成器队列的最大长度
    workers=1,  # 用于生成器的工作进程数
    use_multiprocessing=False,  # 是否使用多进程进行数据生成
)