def plot(history):

该函数可以用于绘制神经网络训练过程中的指标变化（如损失值、准确率等）随着训练轮次的变化趋势。一般情况下，该函数需要传入一个训练历史对象 history，该对象包含了每一轮训练的指标变化。

下面是一个示例代码，可以帮助你更好地理解该函数的用法：

def plot(history):
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 获取训练轮次
    epochs = range(1, len(history.history['loss']) + 1)
    
    # 绘制损失值变化趋势
    plt.plot(epochs, history.history['loss'], 'bo', label='Training loss')
    plt.plot(epochs, history.history['val_loss'], 'b', label='Validation loss')
    plt.title('Training and validation loss')
    plt.xlabel('Epochs')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.legend()
    plt.show()
    
    # 绘制准确率变化趋势
    plt.plot(epochs, history.history['accuracy'], 'bo', label='Training accuracy')
    plt.plot(epochs, history.history['val_accuracy'], 'b', label='Validation accuracy')
    plt.title('Training and validation accuracy')
    plt.xlabel('Epochs')
    plt.ylabel('Accuracy')
    plt.legend()
    plt.show()

该函数使用了 matplotlib 库来绘制图像，其中 Training loss 和 Validation loss 表示训练集和验证集的损失值，Training accuracy 和 Validation accuracy 表示训练集和验证集的准确率。你可以根据需要修改该函数的代码，以适应自己的训练过程。