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()

这段代码是用来绘制训练过程中的训练集和测试集的准确率变化曲线，其中：

- markers 是一个字典，用来指定训练集和测试集的点的形状；
- x 是一个等差数列，用来表示 epoch 数组；
- trainer.train_acc_list 和 trainer.test_acc_list 分别是训练集和测试集在每个 epoch 上的准确率数组；
- plt.plot 函数用来绘制折线图，其中 marker 参数用来指定点的形状，label 参数用来指定标签；
- plt.xlabel 和 plt.ylabel 分别用来指定 x 轴和 y 轴的标签；
- plt.ylim 用来指定 y 轴的上下限；
- plt.legend 用来显示图例，其中 loc 参数用来指定图例的位置；
- plt.show 用来显示绘制的图形。

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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()

这段代码的作用是绘制深度卷积神经网络在训练集和测试集上的精度曲线。具体来说，代码首先定义了一个字典 markers，用于指定训练集和测试集的不同标记样式。然后，使用 np.arange 函数生成一个长度为 max 的等差数列，表示每个训练轮次的编号。接着，打印训练集和测试集的精度列表，以便观察网络训练的效果。最后，使用 plt.plot 函数绘制训练集和测试集的精度曲线。其中，第一个参数为 x 轴数据，即训练轮次编号；第二个参数为 y 轴数据，即训练集或测试集的精度列表；marker 参数为标记样式，根据训练集或测试集选择不同的标记样式；label 参数为标签文本，用于表示不同的数据集；markevery 参数为标记间隔，每隔 2 个轮次绘制一个标记；xlabel 和 ylabel 分别用于设置 x 轴和 y 轴的标签；plt.ylim 用于设置 y 轴的显示范围；plt.legend 用于添加图例，并指定其位置为右下角；最后，使用 plt.show 函数显示绘制的图像。

# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from dataset.mnist import load_mnist from two_layer_net import TwoLayerNet # 读入数据 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True) network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10) iters_num = 10000 # 适当设定循环的次数 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 learning_rate = 0.1 train_loss_list = [] train_acc_list = [] test_acc_list = [] iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1) for i in range(iters_num): batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size) x_batch = x_train[batch_mask] t_batch = t_train[batch_mask] # 计算梯度 #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch) grad = network.gradient(x_batch, t_batch) # 更新参数 for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'): network.params[key] -= learning_rate * grad[key] loss = network.loss(x_batch, t_batch) train_loss_list.append(loss) if i % iter_per_epoch == 0: train_acc = network.accuracy(x_train, t_train) test_acc = network.accuracy(x_test, t_test) train_acc_list.append(train_acc) test_acc_list.append(test_acc) print("train acc, test acc | " + str(train_acc) + ", " + str(test_acc)) # 绘制图形 markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(len(train_acc_list)) plt.plot(x, train_acc_list, label='train acc') plt.plot(x, test_acc_list, label='test acc', linestyle='--') plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()什么意思

这段代码是一个使用两层神经网络（TwoLayerNet）对MNIST数据集进行训练和测试的示例代码。以下是代码的功能和流程：

1. 导入必要的库和模块。
2. 使用`load_mnist`函数从MNIST数据集中加载训练集和测试集。
3. 创建一个TwoLayerNet的实例，指定输入大小、隐藏层大小和输出大小。
4. 设置一些超参数，如迭代次数、训练集大小、批处理大小和学习率。
5. 初始化一些空列表，用于存储训练过程中的损失值和准确率。
6. 计算每个epoch的迭代次数。
7. 开始迭代训练：
- 随机选择一个batch的训练样本。
- 计算梯度。
- 更新模型参数。
- 计算当前batch的损失值，并将其添加到训练损失列表中。
- 每个epoch结束后，计算并记录训练集和测试集的准确率。
8. 绘制训练集和测试集准确率随epoch变化的曲线图。

这段代码实现了一个简单的两层神经网络，并使用随机梯度下降算法进行参数更新。通过迭代训练，最终得到训练集和测试集的准确率曲线图。