plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(train_loss, label='Train Loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.title('Training Loss') plt.legend()

这段代码使用了 `plt.subplot` 函数来创建一个包含两个子图的图表，并在第二个子图中绘制了训练损失值图。

解释每一行代码的作用如下：

plt.subplot(1, 2, 2)

这行代码指定了当前图表为一个包含 1 行 2 列的图表，并将当前的绘图位置设置为第二个子图。

plt.plot(train_loss, label='Train Loss')

这行代码使用 `plt.plot` 函数绘制训练损失值图，其中 `train_loss` 是损失值的数据列表，`label` 参数用于给图例指定标签。

plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training Loss')

这几行代码分别设置 x 轴和 y 轴的标签，以及子图的标题。

plt.legend()

这行代码显示图例，其中包含了之前设置的标签。

请注意，这段代码只绘制了第二个子图，如果要同时绘制两个子图，需要在前面添加类似的代码来绘制第一个子图。

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fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码，怎样实现两个图分别输出？

这段代码使用了subplot函数将两个图绘制在一个Figure中的两个子图中，其中第一个参数1表示行数，第二个参数2表示列数，第三个参数1表示在第一行第一列绘制图形，第三个参数2表示在第一行第二列绘制图形。如果想要分别输出两张图，可以将两个子图分别绘制在两个Figure中，如下所示：

fig1 = plt.figure(figsize=(6, 5))
plt.yscale('log')
plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss')
plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss')
plt.ylim(0.3, 100)
plt.xlabel('Epochs', fontsize=11)
plt.ylabel('Loss', fontsize=12)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()

fig2 = plt.figure(figsize=(6, 5))
plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc')
plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc')
plt.xlabel('Epochs', fontsize=11)
plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()

这样就可以分别输出两张图了。注意，需要将Figure的大小调整为适当的大小，以便图像在输出时不会过于拥挤或过于稀疏。

if __name__ == '__main__': # 数据预处理 d_train, d_test, d_label = data_preprocess() # 计算设备:GPU cuda device = torch.device('cpu') # 超参数 input_size = 1 hidden_size = 20 num_layers = 2 num_classes = 5 batch_size = 10 num_epochs = 130 learning_rate = 0.01 hyper_parameters = (input_size, hidden_size, num_layers, num_classes, num_epochs, learning_rate) # 创建数据加载器，获得按batch大小读入数据的加载器 train_data = MyDataset(d_train, d_label) train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_data = MyDataset(d_test, d_label) test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=batch_size, shuffle=False) list_rate = train(device, train_loader, test_loader, *hyper_parameters) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(np.arange(num_epochs)+1, list_rate) plt.xlabel("num_epochs") plt.ylabel("probability") ax.grid() plt.show()

这段代码是用 PyTorch 实现的一个简单的神经网络模型，用于分类任务。主要包括以下几个部分：

1. 数据预处理：包括读取数据集、数据清洗、特征工程等。

2. 定义超参数：包括输入大小、隐藏层大小、隐藏层数量、输出类别数量、批次大小、迭代次数、学习率等。

3. 创建数据加载器：使用 PyTorch 的 DataLoader 类，将训练数据和测试数据划分成批次，方便进行训练和测试。

4. 模型训练：使用定义好的超参数和数据加载器，通过反向传播算法进行模型训练，并将每轮训练的准确率保存到一个列表中。

5. 可视化结果：使用 Matplotlib 库将训练过程中每轮的准确率可视化展示出来。