#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。

相关问题

plt.plot(history.history['loss'])

您可以使用plt.plot(history.history['loss'])来绘制模型训练过程中的损失曲线。在这个代码中，history是通过调用model.fit()函数返回的训练历史记录。history.history['loss']表示训练过程中每个epoch的损失值。通过plt.plot()函数可以将这些损失值绘制成曲线图。请注意，您需要提前导入matplotlib.pyplot库，通常使用plt作为别名。<span class="em">1</span>

plt.plot(retVal.history['loss'], label = 'training_loss')

这行代码是用来绘制训练过程中的损失函数变化曲线的。plt是matplotlib库中的一个子模块，用于绘制各种图表。plot函数用于绘制折线图，参数'retVal.history['loss']'表示训练过程中记录的损失函数值，而'label = 'training_loss''则是给这条曲线起一个名称，便于区分。