plt.figure(1) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.legend(['training','validation']) plt.title('loss') plt.xlabel('epoch') plt.figure(2) plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.legend(['training','validation']) plt.title('Accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.show() score =model.evaluate(X_test,y_test,verbose=0) print('测试损失Test loss:',score[0]) print('测试精度Test Accuracy:',score[1]) model.save("CNN_model_5.h5")详细解释一下代码

这段代码是关于神经网络模型训练和测试的部分。首先，使用matplotlib库绘制两幅图表展示训练和验证的loss和accuracy随着epoch的变化趋势。其中，plt.figure(1)和plt.figure(2)用于创建不同的图形窗口，plt.plot()用于绘制曲线，plt.legend()用于添加图例，plt.title()和plt.xlabel()用于添加标题和坐标轴标签。

然后，使用model.evaluate()函数评估测试集上的表现，并输出测试损失和测试精度。其中，score[0]表示测试损失，score[1]表示测试精度。

最后，使用model.save()函数将训练好的模型保存成h5文件，以便下次使用。

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解释def plot_history(hist): plt.figure(figsize=(10,5)) plt.subplot(1,2,1) plt.xlabel('Epoch') plt.plot(hist['loss'], label='loss') plt.plot( hist['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.subplot(1,2,2) plt.xlabel('Epoch') plt.plot( hist['acc'], label = 'acc',color = 'red') plt.plot( hist['val_acc'], label = 'val_acc') plt.legend() plot_history(df)代码

这段代码定义了一个名为 `plot_history` 的函数，该函数的参数 `hist` 是一个字典，包含了训练过程中的损失函数值和准确率等信息。该函数使用 `matplotlib` 库绘制了两个子图，第一个子图展示了训练集和验证集的损失函数值随着训练轮数的变化趋势，第二个子图展示了训练集和验证集的准确率随着训练轮数的变化趋势。其中，横轴为训练轮数，纵轴为对应的损失函数值或准确率。函数的最后一行代码 `plot_history(df)` 是调用该函数并传入一个名为 `df` 的字典参数。

plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss') plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epochs') plt.legend(loc='upper right') plt.show()

这段代码是用来绘制模型训练过程中训练集和测试集的损失函数随着迭代次数的变化趋势图。其中，plt.figure(figsize=(8, 4)) 指定图像的大小为 8x4，plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') 和 plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss') 分别绘制训练集和测试集的损失函数变化图，plt.title('model loss') 给图像命名为 model loss，plt.ylabel('loss') 和 plt.xlabel('epochs') 分别设置 y 轴和 x 轴的标签为 loss 和 epochs，plt.legend(loc='upper right') 给图像添加图例并指定位置为右上角，plt.show() 显示图像。