def plot_learning_curve(train_loss, dev_loss, title=''): total_steps = len(train_loss) x_1 = range(total_steps) x_2 = x_1[::len(train_loss) // len(dev_loss)] plt.figure(1, figsize=(6, 4)) plt.plot(x_1, train_loss, c='tab:red', label='train') plt.plot(x_2, dev_loss, c='tab:cyan', label='dev') plt.ylim(0.0, 5.) plt.xlabel('Training steps') plt.ylabel('MSE loss') plt.title('Learning curve of {}'.format(title)) plt.legend() plt.show()

这是一个用于绘制学习曲线的函数。它接受两个参数train_loss和dev_loss，分别表示训练集和验证集的损失值。函数会根据训练步骤的数量来确定x轴的取值范围，并根据训练集的步骤数量和验证集的步骤数量来选择绘制验证集损失值的位置。函数会创建一个图形，并将训练集损失值和验证集损失值以不同的颜色绘制在图上。y轴表示均方误差（MSE）损失值，x轴表示训练步骤的数量。图标题会根据传入的参数title来确定。最后，函数会显示图形。