给我一段关于Efficienet的训练集和验证集损失率下降的迭代20次的折线图的可视化的完整代码

这里提供一个使用Python和Matplotlib库的例子，需要先安装这两个库。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

train_losses = [1.2, 1.1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.45, 0.4, 0.35, 0.3, 0.25, 0.2, 0.18, 0.16, 0.14, 0.12, 0.1, 0.08, 0.06]
valid_losses = [1.5, 1.4, 1.2, 1.1, 1.0, 0.9, 0.8, 0.75, 0.7, 0.65, 0.6, 0.55, 0.5, 0.48, 0.46, 0.44, 0.42, 0.4, 0.38, 0.36]

x = np.arange(1, 21)
plt.plot(x, train_losses, label='Train Loss')
plt.plot(x, valid_losses, label='Validation Loss')
plt.xlabel('Iteration')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

这里使用了两个列表分别存储训练集和验证集的损失率下降情况，x轴为迭代次数，y轴为损失率。plt.plot()函数用于绘制折线图，plt.xlabel()和plt.ylabel()函数用于设置x轴和y轴标签，plt.legend()函数用于设置图例，plt.show()函数用于显示图形。运行代码后会显示出折线图的可视化结果。