d_loss_real = discriminator.train_on_batch([imgs_A, imgs_B], valid)

这也是一个深度学习模型中的训练步骤，使用了对抗生成网络(Generative Adversarial Networks, GANs)。train_on_batch()是Keras框架中Model类的一个方法，用于在一个batch上训练模型。

在这个训练步骤中，imgs_A和imgs_B是两个输入图像集合，valid是一个标签，表示这些图像是真实的。该训练步骤的目的是训练一个判别器网络，使其能够将真实的图像imgs_A和imgs_B与生成的图像区分开来。判别器网络的损失函数包括两部分，一部分是将真实图像判别为真实的损失，另一部分是将生成的图像判别为虚假的损失。该训练步骤的返回值是损失函数的值。