model = cnnModel() for layer in model.layers: print(layer.name) model.fit(trainX,trainY, validation_split=1-trainSplitRatio,epochs=Epochs,batch_size=batchSize,verbose=2) score = model.evaluate(testX,testY,verbose=2) print('Baseline Error: %.2f%%' %(100-score[1]*100)) model.save('model_acc_100Hz_3.h5') np.save('Y_test.npy',testY) np.save('X_test.npy',testX)请对这部分代码进行仔细分析

这段代码使用了一个名为`cnnModel()`的函数来构建一个神经网络模型，并使用了该函数构建的模型进行训练和测试。其中，模型的每个层次的名称都被打印出来，以便进行检查和调试。

模型训练时，使用了训练数据集`trainX`和`trainY`，并将验证集的比例设置为`1-trainSplitRatio`。训练轮数（即epochs）和批处理大小（即batchSize）也被指定，并且将训练过程的输出设置为verbose=2，以在训练时提供更多的信息。

模型训练完成后，使用测试数据集`testX`和`testY`进行模型评估，并将评估结果打印出来。最后，模型和测试数据集都被保存在文件中，以便以后进行使用。

需要注意的是，这段代码缺少一些细节信息，例如`cnnModel()`函数的具体实现以及训练和测试数据的具体格式等。如果想要更加深入地了解这段代码的具体含义，需要查看更多的代码和文档。