self.model.fit_generator( generator=load_batch(all_left_paths, all_right_paths, all_disp_paths, batch_size, True), steps_per_epoch=len(all_disp_paths) // batch_size, epochs=epochs, callbacks=[lr, mc], shuffle=False)

这段代码是训练神经网络的代码，其中使用了生成器（generator）来加载数据。load_batch函数会根据给定的左视图路径、右视图路径和视差图路径生成一批数据，并返回该批数据的三个numpy数组，分别代表左视图、右视图和视差图。这些数组会被用来训练模型。steps_per_epoch参数指定了每个epoch需要训练的批次数。epochs参数指定了训练的轮数。callbacks参数是可选的，用于在训练过程中执行一些操作，比如动态调整学习率或保存模型。shuffle参数指定是否在每个epoch前打乱数据的顺序。