# 输出训练结果 print('Epoch %d/%d: D loss: %f, G loss: %f' % (epoch + 1, epochs, d_loss, g_loss)) # 调用回调函数，保存模型参数 checkpoint.on_epoch_end(epoch, logs={'d_loss': d_loss, 'g_loss': g_loss})

这段代码是在输出训练结果。其中包括打印当前的epoch数、总的epochs数、判别器损失和生成器损失。这个信息有助于我们了解训练过程中的进展情况和模型的表现。此外，还调用了一个回调函数checkpoint.on_epoch_end()，用来保存模型参数。在每个epoch结束时，该函数会将当前的模型参数保存下来，以便在训练过程中出现问题时可以恢复模型的状态。logs参数是一个字典，用来记录一些训练过程中需要监视的指标，比如损失、精度等。