将这段代码转换为伪代码形式checkpoint_path = './model_pth/dnn.h5' checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_path, monitor='val_accuracy', verbose=1,save_best_only=True, mode='max') early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor ='val_loss', patience=200, verbose=1) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3, epsilon=1e-7) DNN_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) callbacks_list = [checkpoint, early_stopping] start = time.time() history = DNN_model.fit(X_train, y_train, validation_split = 0.1, epochs=1000, batch_size=32, verbose=2,callbacks = callbacks_list) end = time.time() print('DNN模型训练时间: ',end - start)

设置模型保存路径为 './model_pth/dnn.h5'
定义 ModelCheckpoint 回调函数，监控验证集上的准确率，如果有提升则保存最佳的模型权重
定义 EarlyStopping 回调函数，监控验证集上的损失函数，如果连续200个epoch没有改善，则提前停止训练
定义优化器为Adam，设置学习率和epsilon参数
编译模型，设置损失函数和评价指标
创建回调函数列表，将 ModelCheckpoint 和 EarlyStopping 添加到列表中
开始计时
用训练数据训练模型，设置验证集比例、迭代次数、批次大小、回调函数列表等参数
停止计时，输出模型训练时间
将训练过程中的损失函数和评价指标保存在 history 变量中