keras中fit函数的输入格式

在Keras库中，`fit()`函数用于训练模型，它通常接收两个主要的输入格式：

1. **训练数据**：这是模型学习的基础，通常由两部分组成 - 输入数据和对应的标签。对于监督学习任务，输入可以是张量（Tensor），比如形状为`(batch_size, input_shape)`的一维或二维数组，表示批量的数据实例；标签通常是形状为`(batch_size, output_dim)`的一维数组，对于分类任务是类别索引，对于回归任务则是连续数值。你可以直接提供这些数据，也可以通过数据生成器（如`ImageDataGenerator`）动态生成数据。

2. **训练配置**：这是一个字典，包含了训练过程的各种参数，如批次大小（`batch_size`）、总迭代次数（`epochs`）、验证数据集（`validation_data`）、损失函数（`loss`）、优化器（`optimizer`）、回调函数等（如`ModelCheckpoint`、`EarlyStopping`）。这些参数帮助定义了训练的具体流程。

例子：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32,
          validation_split=0.2, callbacks=[checkpoint], verbose=1)

其中：
- `x_train` 和 `y_train` 分别是输入数据和对应标签。
- `epochs` 定义了训练轮数。
- `validation_split` 指定验证集的比例，如果没有指定验证数据，则会从训练数据中自动切分一部分作为验证集。
- `callbacks` 列表里包含训练过程中的一些辅助函数，如保存最优模型等。
- `verbose` 可选参数，设置训练过程的详细程度。