请解释下这段代码Transform.append(T.ToTensor())

这段代码是将一个名为Transform的变量的操作序列追加了一个ToTensor()操作。ToTensor()操作是将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor。因此，这段代码的作用是将Transform变量的操作序列中最后一个操作改为将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor。

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# 9.绘制结果 plot_size = 200 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show() y_test_pred = model(x_test_tensor) # data是一个以为度得列表 ，这样是把数据写进去一列 print("--------------------------") yuce=scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()) true=scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)) res = [] for i in range(len(yuce)): temp=[] temp.append(true[i][0]) temp.append(yuce[i][0]) # print() # print(yuce[i][0]) res.append(temp) columns = ['真实值', '预测值'] test = pd.DataFrame(columns=columns, data=res) test.to_csv('jieguo.csv') plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show()

这段代码用于绘制模型的预测结果和真实值，并将结果保存到一个名为"jieguo.csv"的文件中。

首先，我们设置了绘图的尺寸为12x8，并使用蓝色线条绘制了模型对训练数据的预测结果，使用红色线条绘制了真实值。然后，通过调用`plt.legend()`方法添加图例，并通过`plt.show()`显示图形。

接下来，我们使用模型对测试数据进行预测，并使用`scaler.inverse_transform()`方法将预测值和真实值转换回原始数据的尺度。然后，我们将结果保存到一个名为"jieguo.csv"的文件中。

最后，我们再次绘制了模型对测试数据的预测结果和真实值，并通过`plt.legend()`方法添加图例，并通过`plt.show()`显示图形。

请注意，这段代码中的绘图部分可能需要依赖matplotlib库进行绘图操作，请确保已经正确安装并导入该库。另外，代码中涉及到的变量和函数调用需要根据实际情况进行替换。

在下面这段代码中加入画ｌｏｓｓ曲线和ａｃｃ曲线的代码

好的，以下是在 PyTorch 中加入画 loss 曲线和 acc 曲线的代码示例：

# 导入必要的库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return torch.log_softmax(x, dim=1)

model = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 载入数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.MNIST('data', train=True, download=True,
                   transform=transforms.Compose([
                       transforms.ToTensor(),
                       transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                   ])),
    batch_size=64, shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.MNIST('data', train=False, transform=transforms.Compose([
                       transforms.ToTensor(),
                       transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                   ])),
    batch_size=1000, shuffle=True)

# 训练模型
train_loss = []
train_acc = []
test_loss = []
test_acc = []

for epoch in range(10):
    # 训练
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 评估
    model.eval()
    train_loss.append(0)
    train_correct = 0
    test_loss.append(0)
    test_correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in train_loader:
            output = model(data)
            train_loss[-1] += criterion(output, target).item()
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
            train_correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

        for data, target in test_loader:
            output = model(data)
            test_loss[-1] += criterion(output, target).item()
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
            test_correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

    train_loss[-1] /= len(train_loader.dataset)
    train_acc.append(100. * train_correct / len(train_loader.dataset))
    test_loss[-1] /= len(test_loader.dataset)
    test_acc.append(100. * test_correct / len(test_loader.dataset))

# 画 loss 曲线
plt.plot(train_loss, label='train_loss')
plt.plot(test_loss, label='test_loss')
plt.title('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

# 画 acc 曲线
plt.plot(train_acc, label='train_acc')
plt.plot(test_acc, label='test_acc')
plt.title('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，我们使用了列表 `train_loss`、`train_acc`、`test_loss` 和 `test_acc` 来存储训练过程中的指标值，并利用 matplotlib 库画出了 loss 曲线和 acc 曲线。其中，`train_loss` 表示训练集上的 loss 值，`train_acc` 表示训练集上的准确率，`test_loss` 表示测试集上的 loss 值，`test_acc` 表示测试集上的准确率。