swin transformer损失曲线

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型。要绘制Swin Transformer的损失曲线，你可以使用plot_history函数，该函数接受四个参数：epoch（表示训练轮数）、Acc（表示准确率曲线）、Loss（表示损失函数曲线）和Lr（表示学习率曲线）。

以下是一个示例代码，展示如何使用plot_history函数绘制Swin Transformer的损失曲线：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_history(epoch, Acc, Loss, Lr):
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.plot(epoch, Loss, label='Loss')
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.title('Loss Curve')
    plt.legend()

    plt.subplot(1, 2, 2)
    plt.plot(epoch, Acc, label='Accuracy')
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.ylabel('Accuracy')
    plt.title('Accuracy Curve')
    plt.legend()

    plt.tight_layout()
    plt.show()

# 假设已经有了epoch, Acc, Loss, Lr这四个列表
plot_history(epoch, Acc, Loss, Lr)

这段代码会生成一个包含损失函数曲线和准确率曲线的图表。你可以根据自己的数据替换示例代码中的epoch, Acc, Loss, Lr列表，以绘制你自己的Swin Transformer损失曲线。