model的fit是什麼函數

model的fit函數：

fit( x， y， batch_size=32， epochs=10， verbose=1， callbacks=None，validation_split=0.0， validation_data=None， shuffle=True， class_weight=None， sample_weight=None， initial_epoch=0)

參數：

x：輸入數據。如果模型只有一個輸入，那麼x的類型是numpy

array，如果模型有多個輸入，那麼x的類型應當為list，list的元素是對應於各個輸入的numpy array

y：標籤，numpy array

batch_size：整數，指定進行梯度下降時每個batch包含的樣本數。訓練時一個batch的樣本會被計算一次梯度下降，使目標函數優化一步。

epochs：整數，訓練終止時的epoch值，訓練將在達到該epoch值時停止，當沒有設置initial_epoch時，它就是訓練的總輪數，否則訓練的總輪數為epochs - inital_epoch

verbose：日誌顯示，0為不在標準輸出流輸出日誌信息，1為輸出進度條記錄，2為每個epoch輸出一行記錄

callbacks：list，其中的元素是back的對象。這個list中的回調函數將會在訓練過程中的適當時機被調用，參考回調函數。