请为我解释这段代码,添加中文注释: axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['acc']) + 1), model_history.history['acc']) axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['val_acc']) + 1), model_history.history['val_acc']) axs[0].set_title('Model Accuracy') axs[0].set_ylabel('Accuracy') axs[0].set_xlabel('Epoch') axs[0].set_xticks(np.arange(1, len(model_history.history['acc']) + 1), len(model_history.history['acc']) / 10) axs[0].legend(['train', 'val'], loc='best')
时间: 2023-08-25 11:04:35 浏览: 95
这段代码使用了Matplotlib库来绘制模型训练过程中准确率的变化。
- `axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['acc']) + 1), model_history.history['acc'])`:绘制训练集准确率变化曲线,横坐标为训练轮数,纵坐标为准确率,使用蓝色实线表示。
- `axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['val_acc']) + 1), model_history.history['val_acc'])`:绘制验证集准确率变化曲线,横坐标为训练轮数,纵坐标为准确率,使用绿色实线表示。
- `axs[0].set_title('Model Accuracy')`:设置子图标题为“Model Accuracy”。
- `axs[0].set_ylabel('Accuracy')`:设置子图纵坐标轴标签为“Accuracy”。
- `axs[0].set_xlabel('Epoch')`:设置子图横坐标轴标签为“Epoch”。
- `axs[0].set_xticks(np.arange(1, len(model_history.history['acc']) + 1), len(model_history.history['acc']) / 10)`:设置子图横坐标轴刻度位置和标签。np.arange(1, len(model_history.history['acc']) + 1)表示轮数范围,len(model_history.history['acc']) / 10表示每10个轮数放置一个刻度。
- `axs[0].legend(['train', 'val'], loc='best')`:设置子图图例,其中['train', 'val']表示训练集和验证集的标签,loc='best'表示自动选择最佳位置放置图例。
绘制损失变化曲线的代码与准确率变化曲线类似,不再赘述。
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