plt.plot(history.history['accuracy']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练loss plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show()绘制到一张图中

可以使用以下代码将训练的accuracy和loss绘制到同一张图中：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练accuracy和loss到同一张图中
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['loss'])
plt.title('Model Accuracy and Loss')
plt.ylabel('Accuracy/Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left')
plt.show()

这样可以更直观地比较训练过程中模型的accuracy和loss。

相关问题

# 绘制训练集和验证集的损失曲线 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练集和验证集的准确率曲线 plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.title('Model Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show()将"figure 1"名字改为"xxx"

可以使用plt.figure()函数来创建一个新的图形，然后在绘制完曲线后使用plt.title()函数来设置图形的名称。

例如:

plt.figure()
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('xxx') # 将图形的名称改为"xxx"
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

plt.figure()
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('xxx') # 将图形的名称改为"xxx"
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练loss plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show()

这段代码用于绘制训练过程中模型的准确率和损失函数变化情况。

第一个 plt.plot() 绘制了模型的准确率变化情况，其中 history.history['accuracy'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的准确率。

第二个 plt.plot() 绘制了模型的损失函数变化情况，其中 history.history['loss'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的损失函数值。

通过观察这两个图像，我们可以了解模型在训练过程中的表现情况，以及是否存在过拟合或欠拟合等问题。