plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show()

这段代码是用来绘制训练损失和测试损失的曲线图。在这段代码中，`history.history['loss']`表示训练集的损失值，`history.history['val_loss']`表示测试集的损失值。通过调用`plt.plot()`函数，我们可以将这两个损失值的变化情况绘制在同一张图上。`label='train'`和`label='test'`分别表示训练集和测试集的标签，用于区分两条曲线。最后，通过调用`plt.legend()`函数添加图例，并调用`plt.show()`函数显示图像。

相关问题

plt.plot(history.history['loss'],label='train_loss') plt.plot(history.history['val_loss'],label='val_loss')为什么不显示曲线标签

这个问题可能是因为你没有使用plt.legend()命令来显示标签。在plt.plot()命令中使用label参数来指定曲线的标签是正确的，但是还需要使用plt.legend()来显示这些标签。请尝试在这两个plt.plot()命令之后加上plt.legend()命令，如下所示：

plt.plot(history.history['loss'],label='train_loss')
plt.plot(history.history['val_loss'],label='val_loss')
plt.legend()

这应该会显示出曲线标签。如果仍然没有显示，请检查是否有其他代码覆盖了这个部分的设置。

def compile_train(model, data_train, data_label,data_val,label_val, deep=True): if (deep == True): import matplotlib.pyplot as plt model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer = 'Adam', metrics=['accuracy']) history = model.fit(data_train, data_label,validation_data=(data_val,label_val) ,epochs=10, batch_size=256,verbose=1) plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['loss']) plt.title('Train Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Verification Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() print('Model Compiled and Trained') return model改成应用于模型本身

好的，以下是将`compile_train`函数应用于Keras模型本身的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def compile_train(model, X_train, y_train, X_val, y_val, deep=True):
    if deep:
        model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=['accuracy'])
        history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=10, batch_size=256, verbose=1)
        plt.plot(history.history['accuracy'])
        plt.plot(history.history['loss'])
        plt.title('Train Accuracy and Loss')
        plt.ylabel('Accuracy/Loss')
        plt.xlabel('Epoch')
        plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left')
        plt.show()
        plt.plot(history.history['val_accuracy'])
        plt.plot(history.history['val_loss'])
        plt.title('Validation Accuracy and Loss')
        plt.ylabel('Accuracy/Loss')
        plt.xlabel('Epoch')
        plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left')
        plt.show()
        print('Model Compiled and Trained')
    else:
        model.fit(X_train, y_train)
        print('Model Trained')
    return model

在这个函数中，我们将`compile`和`fit`方法应用于传递给函数的模型对象，而不是管道对象。如果`deep`参数为`True`，则使用`compile`方法进行模型编译，并使用`fit`方法训练模型。如果`deep`参数为`False`，则仅使用`fit`方法训练模型。在训练完模型后，函数会返回训练好的模型对象。