给我一段关于Efficienet的训练集和验证集准确率的迭代20次的折线图的可视化的代码,要求训练集大于验证集准确率训练集和验证集准确率的迭代20次的折线图的可视化的代码,要求训练集大于验证集准确率
时间: 2024-05-09 09:21:17 浏览: 7
折线图可视化代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义训练集准确率和验证集准确率列表
train_acc_list = [0.75, 0.78, 0.82, 0.85, 0.87, 0.89, 0.91, 0.92, 0.93, 0.94, 0.95, 0.96, 0.96, 0.97, 0.97, 0.98, 0.98, 0.99, 0.99, 0.99]
val_acc_list = [0.73, 0.76, 0.78, 0.81, 0.83, 0.84, 0.86, 0.87, 0.88, 0.89, 0.9, 0.91, 0.91, 0.92, 0.92, 0.92, 0.92, 0.93, 0.93, 0.93]
# 绘制折线图
plt.plot(range(1, 21), train_acc_list, label='Training Accuracy')
plt.plot(range(1, 21), val_acc_list, label='Validation Accuracy')
# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
# 显示图像
plt.show()
```
上述代码中,我们使用了 `matplotlib` 库绘制折线图。在代码中,我们先定义了训练集准确率和验证集准确率列表 `train_acc_list` 和 `val_acc_list`,分别表示模型在训练集和验证集上的准确率。
接着,我们使用 `plt.plot()` 函数绘制训练集准确率和验证集准确率的折线图。其中,`range(1, 21)` 表示 x 轴的范围为 1 到 20,即模型训练的 20 个 epoch。`label` 参数为每个折线图添加标签,方便我们在图例中进行区分。
最后,我们使用 `plt.legend()` 函数添加图例,使用 `plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数添加 x 轴和 y 轴的标签,使用 `plt.title()` 函数添加标题。最后,我们使用 `plt.show()` 函数显示图像。