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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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。

plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss'])给可视化图添加名字

可以使用下面的代码来添加图像标题和轴标签：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练损失和验证损失
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])

# 添加标题和轴标签
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')

# 添加图例
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper right')

# 显示图像
plt.show()

你可以根据需要自定义标题和轴标签的文本。