可以帮我伪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，要求是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

当您训练一个神经网络时，您需要使用训练集和验证集来评估模型的性能。在每个 epoch 结束时，您可以计算训练集和验证集上的精度，并使用这些数据生成精度图来观察模型的性能。

以下是一个示例代码，可以帮助您生成这样的图表：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成训练集和验证集的精度数据
train_acc = [0.75, 0.79, 0.81, 0.83, 0.84, 0.85, 0.86, 0.86, 0.86, 0.86, 
             0.86, 0.86, 0.86, 0.86, 0.86, 0.86, 0.86, 0.86, 0.86, 0.86,
             0.86, 0.86, 0.86, 0.86, 0.86, 0.86, 0.86, 0.86, 0.86, 0.86]

val_acc = [0.72, 0.75, 0.78, 0.80, 0.82, 0.83, 0.84, 0.84, 0.84, 0.84, 
           0.84, 0.84, 0.84, 0.84, 0.84, 0.84, 0.84, 0.84, 0.84, 0.84,
           0.84, 0.84, 0.84, 0.84, 0.84, 0.84, 0.84, 0.84, 0.84, 0.84]

# 计算训练集和验证集的批次数
num_batches = len(train_acc)

# 生成 x 轴的数据（批次数）
x_axis = np.arange(1, num_batches+1)

# 绘制精度图
plt.plot(x_axis, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(x_axis, val_acc, label='Validation Accuracy')

# 添加图例，横轴标签和纵轴标签
plt.legend()
plt.xlabel('Batch Number')
plt.ylabel('Accuracy')

# 设置 y 轴的范围（0.7 到 0.9）
plt.ylim(0.7, 0.9)

# 显示图表
plt.show()

这段代码将生成一个包含训练集和验证集精度的折线图，其中训练集精度从 0.75 上升到 0.86，验证集精度从 0.72 上升到 0.84。同时，训练集的精度要稍高于验证集的精度，这符合要求。

注意，这只是一个示例代码，您需要根据自己的数据进行修改和调整。希望这个例子能够帮助您更好地理解如何生成训练集和验证集的精度图。