调整学习率，我想绘制的是学习率对应的准确率曲线，给出代码，结合以下深度神经网络模型tf对深度神经网络进行以下构建，如何进行模型优化# 构建模型 model = tf.keras.Sequential([ Flatten(input_shape=(28, 28, 1)), Dense(256, activation='relu'), Dense(128, activation='relu'), Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_features, test_labels)) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_features, test_labels, verbose=2) print('Test accuracy:', test_acc)

好的，以下是基于你提供的深度神经网络模型tf进行学习率调整和绘制学习率对应准确率曲线的代码：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 定义学习率调度器
lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate=1e-3,
    decay_steps=10000,
    decay_rate=0.9
)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)

# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizer,
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_features, test_labels))

# 绘制学习率对应准确率曲线
lrs = lr_schedule(tf.range(len(history.history['accuracy'])))
plt.plot(lrs, history.history['accuracy'], label='train')
plt.plot(lrs, history.history['val_accuracy'], label='validation')
plt.xlabel('Learning Rate')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_features, test_labels, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)

在上述代码中，我们首先定义了学习率调度器`lr_schedule`，并将其传递给Adam优化器中。然后，在训练过程中，我们记录了每个epoch的准确率和验证准确率，并利用学习率调度器计算出每个epoch对应的学习率。最后，我们使用matplotlib库绘制了学习率对应的准确率曲线。

需要注意的是，在学习率调整过程中，我们使用了指数衰减的方式来动态调整学习率，初始学习率为1e-3，衰减率为0.9，每10000个步骤衰减一次。你可以根据实际情况进行调整。