train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], []

这段代码看起来像是为了记录模型训练过程中的损失函数和准确率等指标。一般来说，训练模型时会不断地计算损失函数和准确率，并将这些指标记录下来，方便后续分析和评估模型性能。其中，train_losses和train_accs分别记录训练集上的损失函数和准确率，test_losses和test_accs则分别记录测试集上的损失函数和准确率。这些指标通常会被用于绘制训练曲线图，以便更直观地观察模型的训练过程和性能表现。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(100): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc)) # 绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc') plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.legend() plt.show() 图像纵坐标设置为0~1

可以通过设置y轴的范围来将图像纵坐标设置为0~1。可以使用`ylim()`函数设置y轴的范围，例如：

# 绘制损失函数曲线
plt.plot(train_losses, label='Train Loss')
plt.plot(test_losses, label='Test Loss')
plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1
plt.legend()
plt.show()

# 绘制准确率曲线
plt.plot(train_accs, label='Train Acc')
plt.plot(test_accs, label='Test Acc')
plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1
plt.legend()
plt.show()

在这段代码中，`ylim()`函数被用于设置y轴的范围为0~1。这样，损失函数和准确率的图表纵坐标的范围就被限制在了0~1之间。

# 创建插值数据点 interp_x = np.linspace(0, len(train_losses) - 1, 1000) # 训练损失曲线 interp_train_losses = np.interp(interp_x, range(len(train_losses)), train_losses) plt.plot(interp_x, interp_train_losses, label='Train Loss') # 测试损失曲线 interp_test_losses = np.interp(interp_x, range(len(test_losses)), test_losses) plt.plot(interp_x, interp_test_losses, label='Test Loss') # 训练准确率曲线 interp_train_accs = np.interp(interp_x, range(len(train_accs)), train_accs) plt.plot(interp_x, interp_train_accs, label='Train Acc') # 测试准确率曲线 interp_test_accs = np.interp(interp_x, range(len(test_accs)), test_accs) plt.plot(interp_x, interp_test_accs, label='Test Acc') # 设置y轴范围为0~1 plt.ylim([0, 1]) # 显示图例 plt.legend() # 显示图像 plt.show() 怎样使训练集的两条曲线在一张图上，测试集的两条曲线在另一张图上？

要将训练集的两条曲线绘制在同一张图上，测试集的两条曲线绘制在另一张图上，可以使用 `matplotlib.pyplot.subplots` 函数创建两个子图，并在每个子图上绘制相应的曲线。

以下是一个示例代码，演示如何绘制训练集和测试集的损失函数和准确率曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有原始的训练损失、测试损失、训练准确率、测试准确率数据
train_losses = [0.5, 0.4, 0.3, 0.25, 0.2, 0.15, 0.1, 0.05]
test_losses = [0.6, 0.5, 0.4, 0.35, 0.3, 0.25, 0.2, 0.15]
train_accs = [0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 0.98, 0.99]
test_accs = [0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95]

# 创建插值数据点
interp_x = np.linspace(0, len(train_losses) - 1, 1000)

# 创建第一个子图，绘制训练集损失和准确率曲线
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(train_losses, label='Train Loss')
ax1.plot(train_accs, label='Train Acc')
ax1.set_ylim([0, 1])
ax1.set_xlabel('Epoch')
ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy')
ax1.legend()

# 创建第二个子图，绘制测试集损失和准确率曲线
fig, ax2 = plt.subplots()
ax2.plot(test_losses, label='Test Loss')
ax2.plot(test_accs, label='Test Acc')
ax2.set_ylim([0, 1])
ax2.set_xlabel('Epoch')
ax2.set_ylabel('Loss/Accuracy')
ax2.legend()

# 显示图像
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用 `numpy.linspace` 函数创建一个包含1000个插值数据点的数组 `interp_x`，然后使用 `matplotlib.pyplot.subplots` 函数创建两个子图。在第一个子图上，我们使用 `matplotlib.pyplot.plot` 函数绘制训练集的损失和准确率曲线，并使用 `matplotlib.axes.Axes.set_xlabel` 和 `matplotlib.axes.Axes.set_ylabel` 函数设置坐标轴标签。在第二个子图上，我们绘制测试集的损失和准确率曲线，并设置坐标轴标签。最后，我们使用 `matplotlib.pyplot.show` 函数显示图像。