history = model.fit(X_train, y_train, validation_split = 0.1, epochs=1000, batch_size=32, verbose=2,callbacks = callbacks_list)

这段代码是使用Keras训练深度学习模型的代码，其中：

1. `X_train`和`y_train`是训练集的特征和标签；
2. `validation_split`参数指定了将训练集的一部分作为验证集；
3. `epochs`参数指定了训练的轮数；
4. `batch_size`参数指定了每个训练批次的大小；
5. `verbose`参数指定了训练过程的输出模式；
6. `callbacks_list`参数指定了一系列回调函数，用于在训练过程中进行一些额外的操作，例如保存模型、动态调整学习率等。

在训练过程中，模型会根据训练集进行反向传播，更新模型的参数，直到达到指定的训练轮数或者损失函数收敛。同时，模型会利用验证集进行模型的调优，以防止过拟合。最终，模型的性能可以通过测试集进行评估。`history`变量记录了训练过程中的损失函数和评估指标的变化，可以用于分析和可视化模型的性能。