history.history.keys() plt.plot(history.epoch, history.history.get('accuracy'), label='accuracy') plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_accuracy'), label='val_accuracy') plt.legend()

`history.history.keys()`返回一个包含历史记录中所有指标的列表。这些指标可能包括训练损失、训练准确率、验证损失和验证准确率等。

`plt.plot(history.epoch, history.history.get('accuracy'), label='accuracy')`使用matplotlib库绘制了训练准确率（accuracy）随时间的变化曲线。`history.epoch`表示训练的迭代次数，`history.history.get('accuracy')`获取了训练过程中记录的准确率的数值。`label='accuracy'`指定了曲线的标签为'accuracy'。

同样地，`plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_accuracy'), label='val_accuracy')`绘制了验证准确率（val_accuracy）随时间的变化曲线。

最后，通过调用`plt.legend()`方法添加图例，以便区分训练准确率和验证准确率的曲线。

这段代码用于可视化训练过程中准确率的变化情况，可以帮助我们分析模型的训练效果和过拟合情况。