#train checkpoint_path = './model_pth/cnn.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-4, epsilon=1e-7) # compile the keras model model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) callbacks_list = [checkpoint, early_stopping] # fit the keras model on the dataset start = time.time() history = model.fit(X_train, y_train, validation_split = 0.1, epochs=1000, batch_size=32, verbose=2,callbacks = callbacks_list) end = time.time() print('模型训练时间: ',end - start)

这段代码看起来是使用 TensorFlow 的 Keras API 来训练一个卷积神经网络模型。其中包括了模型的编译配置，优化器的选择，以及训练过程中的回调函数等。可以看到该代码中使用了 ModelCheckpoint 回调函数来保存最佳模型，EarlyStopping 回调函数来在模型出现过拟合时停止训练，以及 Adam 优化器来优化模型的学习过程。同时该模型在训练时使用了交叉验证的方法来验证模型的性能，训练的过程中也使用了批量梯度下降的方法来优化模型的训练速度。