使用mindspore实现对FashionMnist数据集图像分类的完整代码，包括绘制训练集和测试集上的loss曲线

MindSpore 是华为开源的深度学习框架，以下是使用 MindSpore 实现 FashionMNIST 数据集图像分类的简单示例，包括构建一个基础的卷积神经网络 (CNN) 并展示损失曲线：

import mindspore.nn as nn
from mindspore import Tensor, context
from mindspore.train.callback import LossMonitor
from mindspore.dataset import mnist
from mindspore.train import Model
from mindspore.common import set_seed

# 设置随机种子
set_seed(1)

# 检查是否在GPU上运行
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")

# 加载FashionMNIST数据
data_loader = mnist.train_dataset(num_samples=60000)
test_loader = mnist.test_dataset(num_samples=10000)

class Net(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.max_pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.fc1 = nn.Dense(128, 10)

    def construct(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.max_pool(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.fc1(x)
        return x

net = Net()
loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True)
opt = nn.Momentum(net.trainable_params(), learning_rate=0.001, momentum=0.9)

model = Model(net, loss_fn=loss, optimizer=opt, metrics={"accuracy"})

# 训练过程
epochs = 10
for epoch in range(epochs):
    print("Epoch:", epoch + 1)
    model.train(1000, data_loader)
    # 显示损失监控
    print("Training Loss:", LossMonitor().get_monitor_value())

# 测试过程
model.eval(test_loader)
print("Testing Accuracy:", model.eval_metrics["accuracy"])

# 绘制损失曲线
# 这里由于MindSpore官方文档目前没有提供直接绘制损失曲线的API，
# 你需要将LossMonitor保存的值手动绘制成图表，例如使用matplotlib或者其他可视化库。
# 你可以按照类似以下的方式记录并画图：
# train_loss_list = LossMonitor().get_train_loss_list()
# test_loss_list = LossMonitor().get_test_loss_list()
# plt.plot(train_loss_list, label='Train Loss')
# plt.plot(test_loss_list, label='Test Loss')
# plt.xlabel('Epochs')
# plt.ylabel('Loss')
# plt.legend()
# plt.show()

注意：上述代码片段仅展示了基本的框架，实际应用中你可能需要对网络结构、优化器参数以及数据增强等进行调整，并根据需要添加更多的训练和验证步骤。同时，MindSpore 中并未内置直接绘制损失曲线的功能，如需绘制，需要结合第三方可视化库自行实现。