Keras 当我在epoch=1的情况下添加了每个epoch的步长时，训练预计到达时间为5小时

traindatagenerator=imagegenerator.flowfromdataframe（traindf，directory=IMAGEDIR，xcol=“imagename”，ycol=“target”，classmode=“raw”，batchsize=25，targetsize=（240240），shuffle=True）ValidDataFrame=imagegenerator.flowfromdataframe（valdf，directory=IMAGEDIR，xcol=“imagename”，ycol=“target”，classmode=“raw”，batchsize=25，targetsize=（240240），shuffle=True） classweights=classweight.computeclassweight（'balanced'，np.unique（traindatagenerator.labels），traindatagenerator.labels）

创建模型 model=get_model（）

编译模型 compile（loss='binary\u crossentropy'，optimizer='sgd'，metrics=[tf.keras.metrics.AUC（））

创建回调 checkpoint=keras.callbacks.ModelCheckpoint（'model'+str（foldvar）+'.h5'，monitor='valaccurity'，verbose=1，savebest_only=True，mode='max'）

回调\u列表=[检查点]

history=model.fitgenerator（traindatagenerator，validationdata=validdatagenerator，stepsperepoch=int（math.ceil（1.*Xtrain.shape[0]//25）），validationsteps=int（math.ceil（1.*XVal.shape[0]//25）），回调=callbackList，classweight=classweights，epoch=1）