可以帮我生成训练集和验证集的精确度图吗？epoch为100，训练批次32。精确度从0.75到0.86，上升趋势先快后趋于平缓，同时训练集的比验证集的要高一点

当训练模型时，通常会将数据集分为训练集和验证集。训练集用于训练模型，验证集用于评估模型性能。在每个 epoch 结束时，可以计算训练集和验证集的精确度并将其记录下来。这些精确度值可以用来绘制精确度曲线。

以下是一个使用 matplotlib 库绘制训练集和验证集精确度曲线的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 训练集和验证集的精确度值
train_acc = [0.75, 0.78, 0.82, ..., 0.85, 0.86]
val_acc = [0.72, 0.76, 0.80, ..., 0.84, 0.85]

# 绘制精确度曲线
epochs = range(1, len(train_acc) + 1)
plt.plot(epochs, train_acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，`train_acc` 和 `val_acc` 分别表示训练集和验证集的精确度值。`epochs` 是一个从 1 到 100 的整数序列，表示训练的 epoch 数量。使用 `plt.plot` 函数绘制训练集和验证集的精确度曲线，并使用 `plt.title`、`plt.xlabel` 和 `plt.ylabel` 函数添加标题和轴标签。最后，使用 `plt.legend` 函数添加图例并使用 `plt.show` 函数显示图形。

您可以将训练集和验证集的精确度值替换为您的数据，并根据需要更改图形的其他属性（例如线条颜色和样式）来自定义图形。