markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(max) print("训练",trainer.train_acc_list) print("测试",trainer.test_acc_list) plt.plot(x, trainer.train_acc_list, marker='o', label='train', markevery=2) plt.plot(x, trainer.test_acc_list, marker='s', label='test', markevery=2) plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()

这段代码是用来画出训练和测试的准确率随着 epochs 变化的曲线图。其中 markers 是一个字典，用来指定不同数据集的标记形状；x 是一个 numpy 数组，用来表示 epochs 的数量；trainer 是一个训练器对象，它包含了训练和测试的准确率列表。plt.plot() 函数用来画出训练和测试准确率随着 epochs 的变化而变化的曲线图，其中 marker 参数用来指定标记形状，label 参数用来指定数据集的标签，markevery 参数用来指定标记的间隔。plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数用来设置 x 轴和 y 轴的标签，plt.ylim() 函数用来指定 y 轴的范围，plt.legend() 函数用来添加图例，plt.show() 函数用来显示图像。