在增强训练期间，无法在Keras iterator.py中的断点处停止

是因为Keras使用了数据生成器（Data Generator）来提供训练数据，而生成器会在训练过程中实时地生成数据供模型训练，无法在iterator.py中的断点处停止是因为断点会中断生成器的执行。

Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高级神经网络API，它提供了简单易用的接口和丰富的功能。在训练深度学习模型时，通常使用数据生成器来生成训练样本，以避免将所有数据加载到内存中，节省内存资源。数据生成器实时地生成数据，通过yield语句返回一个batch的训练样本。

当使用增强训练技术时，数据生成器会在每个epoch中对训练样本进行随机变换，如随机裁剪、旋转、缩放等操作，以扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。这种增强训练技术在深度学习中非常常见，可以有效防止过拟合。

然而，在使用数据生成器进行增强训练时，断点处会中断生成器的执行，导致无法在iterator.py中的断点处停止。这是因为生成器是一个迭代过程，每次迭代只生成一个batch的数据，并不会一次生成所有的数据。而断点的停止会导致生成器的执行暂停，无法继续生成后续的数据，从而导致训练过程无法正常进行。

要解决这个问题，可以考虑以下几种方法：

1. 使用Keras提供的回调函数（Callback）来在训练过程中定期保存模型的权重。通过设置合适的保存频率，可以在训练过程中观察模型的训练进展，并在需要的时候停止训练。具体可以使用ModelCheckpoint回调函数来实现定期保存模型权重。
2. 在训练过程中使用特定的条件来判断是否需要停止训练，例如达到一定的准确率或损失函数的阈值。可以在每个epoch结束时进行判断，并在满足条件时通过调用模型的stop_training属性来停止训练。
3. 使用其他集成开发环境（IDE）或调试工具来进行调试，例如使用PyCharm等工具可以在生成器中设置断点，并调试生成器的执行过程。但需要注意的是，在调试过程中会中断生成器的执行，从而会影响训练的正常进行。

需要注意的是，以上提供的方法并不是直接解决无法在iterator.py中的断点处停止的问题，而是通过其他方式间接地实现在训练过程中观察和停止训练的需求。