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。

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model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=1e-06), metrics=['acc']) history = model.fit_generator( generator=train_generator, steps_per_epoch=(num_train//BATCH_SIZE), epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=(num_val//BATCH_SIZE) )

这段代码是使用Keras中的模型编译和训练函数来训练一个深度学习模型。首先，使用categorical_crossentropy作为损失函数进行编译。接下来，使用RMSprop优化器作为优化算法，并设置学习率为0.001、rho为0.9和epsilon为1e-06。最后，使用acc作为评估指标。接着使用fit_generator函数对模型进行训练，其中训练样本来自train_generator，验证样本来自validation_generator。每个epoch内进行num_train // BATCH_SIZE步训练，总共进行50个epoch训练，每个epoch内进行num_val // BATCH_SIZE步验证。

save_dir = os.path.join(os.getcwd(), 'saved_models') filepath = "model_{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5" checkpoint = ModelCheckpoint(os.path.join(save_dir, filepath), monitor='val_acc',verbose=1, save_best_only=True) # 利用批量生成器拟合模型 history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=50, epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=20, callbacks=[checkpoint])

这段代码是用Keras实现的模型训练过程，主要包括以下几个步骤：

1. 定义模型保存路径：通过os.path.join将当前工作目录与'saved_models'拼接得到模型保存目录save_dir，通过字符串拼接方式定义模型文件名filepath，其中{epoch:02d}和{val_acc:.2f}是占位符，分别代表当前训练的epoch数和验证集上的精度。

2. 定义模型检查点：利用ModelCheckpoint回调函数，在每个epoch结束后，根据验证集上的精度保存最优模型。其中，monitor参数设置为'val_acc'，表示监控验证集上的精度；verbose参数设置为1，表示在命令行窗口输出模型保存信息。

3. 利用批量生成器拟合模型：利用model.fit方法拟合模型，其中train_generator和validation_generator分别是训练集和验证集的批量生成器对象；steps_per_epoch和validation_steps分别表示每个epoch中训练集和验证集的批量数；epochs表示训练的总epoch数；callbacks参数传入了之前定义的ModelCheckpoint回调函数，用于保存最优模型。

整个训练过程中，每个epoch结束后都会自动调用ModelCheckpoint回调函数，保存最优模型。在训练结束后，可以通过调用model.load_weights方法加载最优模型，并用于测试或应用。