解释这段代码 hist = pd.DataFrame(history.history) hist['epoch'] = history.epoch plt.figure() plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss [MSE]') plt.plot(hist['epoch'], hist['mse'],label='mse') plt.legend() plt.show()

这段代码是用来画出训练模型的历史损失变化曲线。首先创建了一个空的Pandas DataFrame（名称为hist），然后将模型的历史损失数据存入该DataFrame中。

接着在DataFrame中新增了一个名为“epoch”的列，用于记录每次迭代的轮数（即epoch数）。

然后创建一个Matplotlib图表，横轴为epoch数，纵轴为MSE（均方误差） loss损失值，通过plt.plot()方法绘制出mse loss在训练过程中的变化曲线。最后加入图例和标签，并展示图表。

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model.evaluate(normed_test_data, test_labels, verbose=2) hist = pd.DataFrame(history.history) hist['epoch'] = history.epoch

这两行代码看起来是在进行模型评估和记录训练历史。第一行代码中，`model.evaluate()` 函数用于对模型进行评估，它会返回在测试数据集上的损失值和指标值。`normed_test_data` 是经过归一化处理的测试数据集，`test_labels` 是测试数据对应的标签。

第二行代码中，`history.history` 返回了训练过程中的损失值和指标值（如准确率、精确率等）的历史记录，以字典的形式保存。这些历史记录可以用来分析模型在训练过程中的表现，例如是否出现了过拟合或欠拟合等情况。`pd.DataFrame()` 函数将这些历史记录转化为 Pandas DataFrame 格式，方便进行数据分析和可视化。最后一行代码中，将 epoch（训练轮数）也添加到 DataFrame 中。

batches = 80 batch_size = 20000 data = [] for i in range(batches): index=np.random.choice(x.shape[0],batch_size,replace=False) x_batch = x[index] y_batch = y[index] history = model.fit(x_batch,y_batch, batch_size=1000, validation_split=0.2)# 训练 hist = pd.DataFrame(history.history) data.append(hist) df = pd.concat(data).reset_index(drop=True) # 竖着合并代码意思是啥

这段代码的意思是：首先定义了80个batch，每个batch的大小为20000，然后对于每个batch，从数据集中无放回地随机选择20000个样本，分别作为训练集和验证集，使用大小为1000的batch训练模型，并记录训练过程中的历史指标，将每个batch的历史指标存储在一个列表中。最后使用pandas库将所有batch的历史指标按照行的方向合并成一个DataFrame，以便后续分析和可视化。