数量或训练和验证样本不显示为model.fit的返回

是因为在某些深度学习框架中，model.fit()方法并不返回训练和验证样本的数量或其他相关信息。model.fit()方法主要用于模型的训练过程，包括数据的输入、模型的训练、损失函数的计算等，但并不返回训练和验证样本的数量。

要获取训练和验证样本的数量，可以通过其他方式来实现。以下是一种常见的方法：

1. 数据准备阶段：在进行模型训练之前，通常需要将数据集进行划分为训练集和验证集。可以使用一些数据处理库或函数来实现数据集的划分，例如scikit-learn库中的train_test_split()函数。
2. 划分后的数据集：在划分数据集之后，可以通过获取训练集和验证集的长度来得到样本的数量。例如，在Python中，可以使用len()函数来获取列表或数组的长度。

下面是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设X和y是输入特征和标签
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 获取训练集和验证集的样本数量
train_samples = len(X_train)
val_samples = len(X_val)

print("训练集样本数量：", train_samples)
print("验证集样本数量：", val_samples)

在这个示例中，我们使用了scikit-learn库中的train_test_split()函数将数据集划分为训练集和验证集。然后，通过len()函数获取了训练集和验证集的样本数量，并打印输出。

对于深度学习框架中model.fit()方法不返回样本数量的情况，可以通过类似的方法来获取样本数量。同时，根据具体的需求，可以使用腾讯云提供的相关产品和服务来进行模型训练和部署，例如腾讯云的AI Lab、云服务器、云原生服务等。具体的产品和服务选择可以根据实际情况和需求进行评估和决策。