现将50个训练回合产生的数据写入到文件Epochtxt中 用记事本中打开Epochtxt，前面5行数据的显示结果如图2.9.6所示，其中第1列为训练集的损失值，第2列为训练集的准确率，第3列为验证集上的损失值，第4列为验证集上的准确率。下面请读入Epoch.txt文件中的数据，可视化显示训练集与验证集的准确率及损失值的变化趋势，可视化显示的结果将有助于判别本次训练的神经网络模型其拟合情况

好的，我了解了您的问题。这里给出使用Python和Matplotlib库对训练集与验证集的准确率及损失值的变化趋势进行可视化的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
with open('Epoch.txt', 'r') as f:
    data = f.readlines()

# 解析数据
train_losses = []
train_accuracies = []
val_losses = []
val_accuracies = []
for line in data:
    train_loss, train_acc, val_loss, val_acc = line.split()
    train_losses.append(float(train_loss))
    train_accuracies.append(float(train_acc))
    val_losses.append(float(val_loss))
    val_accuracies.append(float(val_acc))

# 绘制训练集和验证集的损失值变化图
plt.plot(train_losses, label='Train Loss')
plt.plot(val_losses, label='Val Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制训练集和验证集的准确率变化图
plt.plot(train_accuracies, label='Train Accuracy')
plt.plot(val_accuracies, label='Val Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

上述代码首先读取Epoch.txt文件中的数据，并将每一行数据中的四个数值解析出来，分别存储到四个列表中。然后，使用Matplotlib库中的plot函数分别绘制出训练集和验证集的损失值变化图和准确率变化图，并设置横轴为Epoch，纵轴为Loss或Accuracy。最后，使用legend函数添加图例，并使用show函数显示图像。

您可以将代码复制到Python环境中运行，以查看可视化结果。希望这个示例能对您有所帮助。