#可视化模型 #损失值 plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.title('Training and Validation Loss ') plt.legend() plt.show()报错name 'history' is not defined

这个错误是因为你没有定义`history`变量。在使用`plt.plot()`函数之前，你需要先训练模型并保存训练过程中的历史记录。通常，在使用Keras训练模型时，可以使用`fit()`函数并将其结果存储在`history`变量中。例如：

history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)

在训练完成后，你可以使用以下代码可视化损失值：

plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.legend()
plt.show()

请确保在可视化之前定义并填充`history`变量。

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# 绘制准确率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show()让训练集用实线表示，测试集为虚线

你可以在绘制曲线时指定实线或虚线的样式。可以像下面这样编写代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制准确率变化曲线
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc', linestyle='solid')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc', linestyle='dashed')
plt.legend()
plt.title('Accuracy')

# 绘制损失率变化曲线
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(history.history['loss'], label='train loss', linestyle='solid')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss', linestyle='dashed')
plt.legend()
plt.title('Loss')

plt.show()

这里在绘制训练集和测试集的曲线时，使用 `linestyle` 参数指定实线或虚线的样式。`linestyle='solid'` 表示实线，`linestyle='dashed'` 表示虚线。

plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show()

这段代码是用来绘制训练损失和测试损失的曲线图。在这段代码中，`history.history['loss']`表示训练集的损失值，`history.history['val_loss']`表示测试集的损失值。通过调用`plt.plot()`函数，我们可以将这两个损失值的变化情况绘制在同一张图上。`label='train'`和`label='test'`分别表示训练集和测试集的标签，用于区分两条曲线。最后，通过调用`plt.legend()`函数添加图例，并调用`plt.show()`函数显示图像。