怎样调用plot_convergence

`plot_convergence`通常是某种图形库（如Matplotlib、Seaborn或Plotly）中的函数，用于绘制学习曲线或者训练损失/精度收敛图。具体的调用流程可能会因库的不同而略有差异，但基本步骤大致如下：

1. **导入库和函数**：首先，确保已经安装了相应的库，比如`matplotlib.pyplot`，然后通过`import`语句加载`plot_convergence`函数。

import matplotlib.pyplot as plt
from your_library import plot_convergence  # 如果是从自定义模块中导入

2. **准备数据**：收集训练过程中模型性能变化的数据，通常包括迭代次数（epoch数）和对应的指标（如训练损失或验证准确率）。

3. **调用函数**：使用准备好的数据作为输入，调用`plot_convergence`函数。可能需要指定x轴（迭代次数）、y轴（指标值），以及其他可能的参数，如标题、标签等。

convergence_data = ...  # 包含epoch和指标值的数据
plt.figure()  # 创建一个新的绘图窗口
plot_convergence(convergence_data, x_axis='epochs', y_axis='loss')
plt.title('Training Loss Convergence')  # 设置图表标题
plt.xlabel('Epochs')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('Loss')  # 设置y轴标签
plt.show()  # 显示图表