train_acc_list

`train_acc_list`通常是指在模型训练过程中每个epoch的训练集准确率列表。其中，`train_acc_list[i]`表示第i个epoch的训练集准确率。可以通过记录训练集的预测结果和真实标签，然后计算正确预测数量占总样本数量的比例来得到训练集准确率。这个指标可以帮助我们了解模型是否过拟合或欠拟合，以及在训练过程中模型性能的变化情况。

相关问题

print(train_acc_list[-1],test_acc_list[-1])无法显示

如果 `print(train_acc_list[-1],test_acc_list[-1])` 无法输出结果，可能有以下几种原因：

1. 训练数据集和测试数据集中可能存在较多的噪音或异常值，导致模型的准确率非常低或者不稳定。你可以尝试检查数据集，去除噪音或异常值，或者尝试使用其他的数据集来训练模型。

2. 模型可能存在一些问题，导致无法正确地计算准确率。你可以尝试检查模型的代码，确保其正确性，并尝试使用其他的模型来训练数据集。例如，你可以尝试使用更深层的神经网络或者其他的机器学习算法。

3. `print(train_acc_list[-1],test_acc_list[-1])` 可能被其他的代码块覆盖了，导致无法正常输出结果。你可以尝试将这行代码放在程序的最后一行，或者在其他的代码块中添加一些调试语句，以确保程序正常执行。

希望这些解决方法能够帮助你解决问题。

# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from dataset.mnist import load_mnist from two_layer_net import TwoLayerNet # 读入数据 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True) network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10) iters_num = 10000 # 适当设定循环的次数 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 learning_rate = 0.1 train_loss_list = [] train_acc_list = [] test_acc_list = [] iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1) for i in range(iters_num): batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size) x_batch = x_train[batch_mask] t_batch = t_train[batch_mask] # 计算梯度 #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch) grad = network.gradient(x_batch, t_batch) # 更新参数 for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'): network.params[key] -= learning_rate * grad[key] loss = network.loss(x_batch, t_batch) train_loss_list.append(loss) if i % iter_per_epoch == 0: train_acc = network.accuracy(x_train, t_train) test_acc = network.accuracy(x_test, t_test) train_acc_list.append(train_acc) test_acc_list.append(test_acc) print("train acc, test acc | " + str(train_acc) + ", " + str(test_acc)) # 绘制图形 markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(len(train_acc_list)) plt.plot(x, train_acc_list, label='train acc') plt.plot(x, test_acc_list, label='test acc', linestyle='--') plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()什么意思

这段代码是一个使用两层神经网络（TwoLayerNet）对MNIST数据集进行训练和测试的示例代码。以下是代码的功能和流程：

1. 导入必要的库和模块。
2. 使用`load_mnist`函数从MNIST数据集中加载训练集和测试集。
3. 创建一个TwoLayerNet的实例，指定输入大小、隐藏层大小和输出大小。
4. 设置一些超参数，如迭代次数、训练集大小、批处理大小和学习率。
5. 初始化一些空列表，用于存储训练过程中的损失值和准确率。
6. 计算每个epoch的迭代次数。
7. 开始迭代训练：
- 随机选择一个batch的训练样本。
- 计算梯度。
- 更新模型参数。
- 计算当前batch的损失值，并将其添加到训练损失列表中。
- 每个epoch结束后，计算并记录训练集和测试集的准确率。
8. 绘制训练集和测试集准确率随epoch变化的曲线图。

这段代码实现了一个简单的两层神经网络，并使用随机梯度下降算法进行参数更新。通过迭代训练，最终得到训练集和测试集的准确率曲线图。