history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=50, epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=20, callbacks=[checkpoint])

这段代码是使用Keras中的fit函数训练模型。其中train_generator和validation_generator是训练和验证数据集的生成器，steps_per_epoch和validation_steps分别是训练和验证数据集的迭代次数。callbacks参数是一个回调函数列表，其中checkpoint是一个自定义的回调函数，用于在训练过程中保存模型的权重。epochs参数是训练的轮数。这段代码的作用是训练模型并保存每个epoch的权重。

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history = model.fit(train_generator, epochs=10, steps_per_epoch=100, validation_data=val_generator, validation_steps=50)

这段代码是使用Keras中的模型训练函数fit()来训练模型。具体来说，它使用了一个训练数据生成器train_generator和一个验证数据生成器val_generator来训练模型。训练过程会进行10个epoch（即训练整个训练集的次数），每个epoch会处理100个batch（即每个batch包含的样本数），验证集会在每个epoch结束时被用来评估模型的性能，每个epoch会处理50个验证集的batch。训练过程的历史记录会被保存在history变量中。

history = model.fit_generator( train_generator, # steps_per_epoch=100, epochs=10, validation_data=validation_generator, validation_steps=9 ) 这部分代码是做什么的

这段代码是用来训练深度学习模型的，具体来说，它调用了 `model` 对象的 `fit_generator` 方法，以使用训练集数据和验证集数据来拟合模型。具体来说，它完成以下几个任务：

1. 使用训练集数据生成器 `train_generator` 作为训练数据源，对模型进行训练。
2. 将模型训练的轮数设置为 10。
3. 使用验证集数据生成器 `validation_generator` 作为验证数据源，对模型进行验证。
4. 将验证过程的批次数设置为 9，即每次从验证集数据生成器中读取 9 个批次的数据进行验证。

训练过程中，每个训练轮次完成后，会输出训练集和验证集的损失值和准确率等评估指标。训练完成后，模型的权重会被更新为最终训练结果，并可以用于对新的数据进行预测。