:param y: str ACC or EER or LOSS :return: plt ''' f = open(file, encoding='utf-8').read().splitlines() data_dict = {"epochs": [], "LR": [], "LOSS": [], "ACC": [], "EER": [], "bestEER": []} for line in f: # print(line) result = line.split(',') for index, item in enumerate(result): data = item.split(' ') if index == 0: data_dict['epochs'].append(int(data[0])) else: # print(data[1]) if "%" in data[2]: data_dict[data[1]].append(float(data[2][:-1]) / 100) else: data_dict[data[1]].append(float(data[2])) # print(data_dict['LOSS'][:30]) # y = 'LOSS' # or LOSS plt.plot(data_dict['epochs'][:30], data_dict[y][:30], label=name) plt.xlabel('周期') plt.ylabel(y) plt.legend() return plt f_resnet = r'./exps/exp1/score.txt' for y in ["ACC",'EER','LOSS']: plt = plot(f_resnet, name="Resnet", y=y) plt.show() plt.clf() # plt.savefig("epochs-LOSS.jpg", dpi=500)

这段代码的作用是读取一个文件中的训练结果数据，将数据存储在一个字典中，并对字典中指定的数据进行可视化绘图。具体来说：

1. 打开文件并读取文件内容，将内容按行分割成一个列表。
2. 创建一个空字典data_dict，用于存储训练结果数据。
3. 遍历文件内容列表，对于每一行数据，按逗号分割成一个列表result，然后遍历列表result中的每个元素，对于每个元素，按空格分割成一个列表data。
4. 如果当前元素是result列表中的第一个元素，即data[0]，则将其转换成整数并存储在data_dict字典的"epochs"键中。
5. 如果当前元素不是result列表中的第一个元素，即data[0]之后的元素，根据元素中是否包含百分号来判断该元素对应的是ACC、EER还是LOSS，并将其转换成浮点数存储在data_dict字典对应的键中。
6. 根据输入的参数y，选择要绘制的数据类型，比如ACC、EER或LOSS，并将数据绘制成折线图，然后添加横轴和纵轴标签、图例等，最后返回绘制好的图形对象plt。

最后，对于每个y值，将其传入plot函数，生成对应的图形并显示出来。