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。

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def plot_learning_curve(train_loss, dev_loss, title='')

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。

det 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。它的输入参数包括训练损失（train_loss）和验证损失（dev_loss），以及可选的标题（title）。

函数首先计算总步数（total_steps），然后创建两个x轴的范围。其中x_1的范围是从0到总步数，而x_2的范围是从x_1中按照训练损失和验证损失的比例进行采样得到的。

然后，创建一个图形对象，并设置其大小为(6, 4)。接下来，使用plt.plot函数分别绘制训练损失和验证损失的曲线，颜色分别为红色和青色，并添加标签。同时，设置y轴的范围为0.0到5.0，并添加合适的x轴和y轴标签，以及可选的标题。最后，调用plt.legend()函数显示图例，并调用plt.show()函数显示绘制的图形。

这个函数可以帮助你可视化训练过程中训练损失和验证损失的变化情况，以了解模型的学习进展。