计算val_loss的以及绘制val_loss曲线的代码

计算val_loss的代码取决于你使用的深度学习框架，以下是一个PyTorch框架的示例代码：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型和损失函数
model = MyModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = 0.0
    for batch_data in train_dataloader:
        inputs, labels = batch_data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item()
    
    # 计算验证集上的损失值
    val_loss = 0.0
    with torch.no_grad():
        for batch_data in val_dataloader:
            inputs, labels = batch_data
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            val_loss += loss.item()
    val_loss /= len(val_dataloader)
    
    # 打印训练集和验证集上的损失值
    print('Epoch: %d, Train Loss: %.4f, Val Loss: %.4f' % (epoch+1, train_loss/len(train_dataloader), val_loss))

绘制val_loss曲线的代码也可以根据你使用的绘图库不同而不同，以下是一个matplotlib库的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义一个列表来保存训练集和验证集上的损失值
train_losses = []
val_losses = []

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = 0.0
    for batch_data in train_dataloader:
        # 训练模型的代码
    
    # 计算验证集上的损失值
    val_loss = 0.0
    with torch.no_grad():
        for batch_data in val_dataloader:
            # 计算验证集上的损失值的代码
            val_loss += loss.item()
    val_loss /= len(val_dataloader)
    
    # 保存训练集和验证集上的损失值
    train_losses.append(train_loss/len(train_dataloader))
    val_losses.append(val_loss)
    
# 绘制val_loss曲线
plt.plot(range(num_epochs), train_losses, label='train loss')
plt.plot(range(num_epochs), val_losses, label='val loss')
plt.legend()
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

请注意，以上代码仅供参考，你需要根据自己的需求进行修改。