python卷积神经网络准确率曲线图

要绘制Python卷积神经网络的准确率曲线图，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入所需的Python库，包括numpy、matplotlib和tensorflow。Numpy用于处理数据，matplotlib用于绘制图表，tensorflow用于构建和训练神经网络模型。

2. 接下来，加载你的训练数据集和测试数据集。确保数据集已经按照一定的格式进行预处理，并且已经分为训练集和测试集。

3. 使用tensorflow构建卷积神经网络模型。你可以使用CNN的基本结构，即输入层、卷积层、子采样层、全连接层和输出层（分类器），来构建你的模型。

4. 定义模型的损失函数和优化算法。常见的损失函数包括交叉熵损失函数，常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）。

5. 开始训练你的模型。使用训练数据集进行模型的训练，并根据训练数据集和测试数据集的准确率进行模型的评估。

6. 在训练过程中，记录每个epoch的训练准确率和测试准确率。可以使用两个列表来存储这些准确率值。

7. 训练完成后，使用matplotlib库将训练准确率和测试准确率的曲线绘制出来。可以将epoch作为x轴，准确率作为y轴。

综上所述，以下是绘制Python卷积神经网络准确率曲线图的一种常见方法。请根据你的具体需求和数据集格式进行相应的调整和实现。