history = model.fit(partial_x_train, partial_y_train, epochs=20, batch_size=512, validation_data=(x_val, y_val))

这段代码是使用Keras中的模型训练方法fit()对模型进行训练。其中，partial_x_train和partial_y_train是训练数据的输入特征和输出标签，epochs是训练轮数，batch_size是每个批次的数据量，validation_data是验证数据的输入特征和输出标签。

在训练过程中，Keras会自动迭代训练数据，每次迭代会从partial_x_train和partial_y_train中随机选取batch_size个数据进行训练，并根据训练结果更新模型的权重。训练过程中，模型的训练损失和验证损失（即在验证数据上的损失）会被记录下来，保存在history变量中。在训练结束后，可以使用history来绘制模型的学习曲线，以便更好地了解模型的训练效果。