os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' # Model Compile # ********** Begin *********# lr = 0.01 sgd = SGD(lr=lr, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # ********** End *********# # Training # ********** Begin ******# def lr_schedule(epoch): return lr(0.1int(epoch/10)) # ********** End *********# # ********** Begin *********# batch_size = 32 epochs = 30 # ********** End *********# filepath = "model.h5" # ********** Begin *********# # 请不要删除参数 verbose，否则会影响评测 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test), shuffle=True, verbose = 0, callbacks=[LearningRateScheduler(lr_schedule), ModelCheckpoint(filepath, save_best_only=True)]) # ********** End *********#详细解释这段代码

这段代码是一个使用Keras库进行深度学习模型训练的示例。具体来说，代码中实现了以下几个步骤：

1. 设置TensorFlow日志级别。这里将日志级别设置为3，表示只输出ERROR级别的日志。

2. 编译模型。这里使用了随机梯度下降（SGD）作为优化器，交叉熵作为损失函数，以及准确率作为评估指标。

3. 定义学习率调度器。这里使用了一个简单的学习率调度器，每经过10个epoch将学习率乘以0.1。

4. 设置批量大小和训练轮数。

5. 定义模型检查点。这里设置了一个模型检查点，每次只保存最好的模型。

6. 开始训练模型。这里使用了fit函数进行模型训练，其中传入了训练数据和标签、批量大小、训练轮数、验证集数据和标签、是否打乱数据、学习率调度器和模型检查点等参数。

需要注意的是，这段代码中fit函数的verbose参数被设置为0，表示不输出训练过程中的详细信息。