class Animator: #@save """在动画中绘制数据""" def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None, ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1, figsize=(3.5, 2.5)): # 增量地绘制多条线 if legend is None: legend = [] d2l.use_svg_display() self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize) if nrows * ncols == 1: self.axes = [self.axes, ] # 使⽤lambda函数捕获参数 self.config_axes = lambda: d2l.set_axes( self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend) self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmts def add(self, x, y): # 向图表中添加多个数据点 if not hasattr(y, "__len__"): y = [y] n = len(y) if not hasattr(x, "__len__"): x = [x] * n if not self.X: self.X = [[] for _ in range(n)] if not self.Y:

self.Y = [[] for _ in range(n)] for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)): self.X[i].append(a) self.Y[i].append(b) assert len(self.X[0]) == len(self.Y[0]) self.config_axes() for x, y, fmt in zip(self.X, self.Y, self.fmts): # 可视化数据 self.axes[0].plot(x, y, fmt) self.fig.canvas.draw()

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d2l.Animator(xlabel='epochs', ylabel='loss', yscale='log',xlim=[5, num_epochs], legend=['train', 'test'])

这行代码是使用d2l库中的Animator类创建一个动画图表，用于展示模型训练过程中训练集和测试集的损失值随着训练轮数的变化趋势。其中，xlabel表示x轴标签为“epochs”，ylabel表示y轴标签为“loss”，yscale设置y轴为对数坐标轴，xlim表示x轴范围为从5开始到num_epochs结束，legend表示图例，分别为“train”和“test”。

animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc))什么意思

这段代码是指在训练神经网络时，每个 epoch 结束后记录测试集上的准确率（test_acc）并将其添加到一个图表中。该图表通常用于可视化训练过程中的模型表现。具体来说，这里使用的是 TensorBoard 的 SummaryWriter 对象，其中的 animator 是一个自定义类，用于管理 TensorBoard 记录的数据。在这里，add() 方法将测试准确率添加到一个名为 test_accuracy 的图表中，横坐标为 epoch + 1，纵坐标为 test_acc。如果测试准确率随着训练的进行而改善，我们可以通过观察图表来判断模型的性能是否趋于稳定。