以上代码可以直接画图吗

上面的代码虽然有 `animator` 对象，但是并没有直接调用 `plot` 方法来画图，因此不能直接画出图像。

一般来说，我们需要使用 `matplotlib` 或者 `bokeh` 等库来绘制图像。在 `d2l` 中，也提供了一些画图工具函数，比如 `d2l.plot`。如果您想要将上面的训练过程可视化，可以在每个 epoch 结束后，将训练损失和准确率以及验证集准确率都存到列表中，最后使用 `d2l.plot` 来绘制出这些数据的图像。

下面是一份示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import d2l

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay):
    global val_acc, metric
    trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd)
    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay)
    num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer()
    
    train_loss, train_accs, val_accs = [], [], []
    for epoch in range(num_epochs):
        net.train()
        metric = d2l.Accumulator(3)
        for i, (features, labels) in enumerate(train_iter):
            trainer.zero_grad()
            features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0])
            l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices)
            metric.add(l, acc, labels.shape[0])
        train_loss.append(metric[0] / metric[2])
        train_accs.append(metric[1] / metric[2])
        
        if val_iter is not None:
            val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter)
            val_accs.append(val_acc)
        
        d2l.plot(range(1, epoch+2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch',
                 legend=['train loss', 'train acc', 'val acc'], figsize=(8, 6))
        
        scheduler.step()

上面的代码中，我们使用 `train_loss`、`train_accs` 和 `val_accs` 三个列表来分别记录每个 epoch 的训练损失、训练准确率和验证集准确率。然后在每个 epoch 结束后，将这些数据传入 `d2l.plot` 函数中，绘制出对应的图像。