解释cnn_model_20=cnn_model_history.history['val_accuracy'][20:100]

这段代码中，cnn_model_history是一个Keras模型训练时返回的历史记录对象。history对象包含了模型训练过程中的各种指标（例如：准确率、损失等）的数值记录。其中，'val_accuracy'表示模型在验证集上的准确率。

cnn_model_history.history['val_accuracy'][20:100]则表示从第20个记录值开始，到第100个记录值（不包括第100个）之间的模型验证集准确率数值。这个语句可以用来提取模型训练过程中某个时间段内的验证集准确率数据，以便后续进行可视化或其他分析处理。

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解释len(cnn_model_history.history['val_accuracy'])

这段代码中，cnn_model_history是一个Keras模型训练时返回的历史记录对象。history对象包含了模型训练过程中的各种指标（例如：准确率、损失等）的数值记录。其中，history['val_accuracy']表示模型在验证集上的准确率，len(cnn_model_history.history['val_accuracy'])则表示该模型在训练过程中记录了多少个验证集准确率的值。

#train checkpoint_path = './model_pth/cnn.h5' checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_path, monitor='val_accuracy', verbose=1,save_best_only=True, mode='max') early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor ='val_loss', patience=200, verbose=1) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4, epsilon=1e-7) # compile the keras model model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) callbacks_list = [checkpoint, early_stopping] # fit the keras model on the dataset start = time.time() history = model.fit(X_train, y_train, validation_split = 0.1, epochs=1000, batch_size=32, verbose=2,callbacks = callbacks_list) end = time.time() print('模型训练时间: ',end - start)

这段代码看起来是使用 TensorFlow 的 Keras API 来训练一个卷积神经网络模型。其中包括了模型的编译配置，优化器的选择，以及训练过程中的回调函数等。可以看到该代码中使用了 ModelCheckpoint 回调函数来保存最佳模型，EarlyStopping 回调函数来在模型出现过拟合时停止训练，以及 Adam 优化器来优化模型的学习过程。同时该模型在训练时使用了交叉验证的方法来验证模型的性能，训练的过程中也使用了批量梯度下降的方法来优化模型的训练速度。