self.model.fit_generator(

这段代码使用 Keras 中的 fit_generator 方法对模型进行训练，该方法可以从 Python 生成器（generator）中获取数据进行训练。在这里，fit_generator 方法接受了多个参数，包括训练数据的生成器 train_generator，批次大小 batch_size，训练轮数 epochs，验证数据的生成器 validation_generator 等。通过调用 fit_generator 方法，可以启动模型的训练过程，并在每轮训练后评估模型在验证数据上的性能，以便进行调整和优化。

需要注意的是，fit_generator 方法是在 Keras 2.0 之后引入的，用于替代旧的 fit_generator 方法。它支持多输入和多输出模型的训练，同时可以充分利用计算资源，提高训练效率。

相关问题

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。

def train_model(self, model, epochs, train_generator, steps_per_epoch, validation_generator, validation_steps, model_url, is_load_model=False): # 载入模型 if is_load_model and os.path.exists(model_url): model = load_model(model_url) history_ft = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=steps_per_epoch, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_steps) # 模型保存 model.save(model_url, overwrite=True) return history_ft

这段代码看起来是在训练一个深度学习模型，使用了一个训练集和一个验证集，并且保存了训练好的模型。其中，参数`model`是所使用的模型，`epochs`是训练的轮数，`train_generator`是训练数据的生成器，`steps_per_epoch`是每轮训练的步数，`validation_generator`是验证数据的生成器，`validation_steps`是每轮验证的步数，`model_url`是保存模型的路径，`is_load_model`表示是否需要从保存的模型中加载。函数的返回值是训练历史。