batch_size = 64 epochs = 20 History = model.fit_generator(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=batch_size), validation_data=(x_val, y_val), epochs=epochs, steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size, verbose=1, callbacks=[red_lr]) 对以上代码进行注释分析，写在每句下面

# 定义每个 batch 的大小
batch_size = 64 

# 训练轮数
epochs = 20 

# 使用 fit_generator 方法进行模型训练，输入为数据增强后的训练集和验证集数据，训练轮数，每轮训练的 batch 数量，验证集数据，回调函数等参数
History = model.fit_generator(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=batch_size), 
                              validation_data=(x_val, y_val), 
                              epochs=epochs, 
                              steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size, 
                              verbose=1, 
                              callbacks=[red_lr])

以上代码使用了 fit_generator 方法进行模型训练。使用了数据增强技术(datagen.flow)，将训练集数据进行增强，增加了训练数据量，提高模型的泛化能力。同时设置了训练轮数(epochs)和每个 batch 的大小(batch_size)，并指定了验证集数据(x_val, y_val)。steps_per_epoch 表示每轮训练的 batch 数量，verbose 参数设置为 1 表示输出训练过程中的详细信息。callbacks 参数指定了 ReduceLROnPlateau 回调函数，用于动态调整学习率。