用卷积网络搭建五种分类的EfficientNet的B4的代码，加上准确率和损失率可视化，注明分类函数并给出每一步的解释

以下是使用卷积网络搭建EfficientNet-B4进行五种分类的代码，同时包含准确率和损失率的可视化：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import EfficientNetB4
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt

# 指定数据集路径
train_dir = 'path/to/train'
val_dir = 'path/to/val'
test_dir = 'path/to/test'

# 设置图像大小和批次大小
image_size = (224, 224)
batch_size = 32

# 使用ImageDataGenerator生成训练、验证和测试数据
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir, target_size=image_size, batch_size=batch_size, class_mode='categorical')
val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
val_generator = val_datagen.flow_from_directory(val_dir, target_size=image_size, batch_size=batch_size, class_mode='categorical')
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(test_dir, target_size=image_size, batch_size=batch_size, class_mode='categorical')

# 加载预训练的EfficientNet-B4模型
base_model = EfficientNetB4(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3))

# 冻结EfficientNet-B4模型的所有层
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 添加全局平均池化层和全连接层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
predictions = Dense(5, activation='softmax')(x)

# 构建分类模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_generator, epochs=10, validation_data=val_generator)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_generator)
print('Test accuracy:', test_acc)

# 绘制训练和验证损失率和准确率的曲线
acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs_range = range(len(acc))

plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Validation Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

在这个代码中，我们首先指定了数据集路径、图像大小和批次大小。然后使用`ImageDataGenerator`生成训练、验证和测试数据。这里使用数据增强技术对训练数据进行增强，包括旋转、平移、剪切、缩放和水平翻转等。对于验证和测试数据，只进行归一化处理。

接下来，我们加载预训练的EfficientNet-B4模型，并冻结所有层。然后添加全局平均池化层和全连接层，最后输出5个类别的softmax概率值。这里使用`Model`函数构建模型。

在模型构建完成后，我们使用`compile`函数编译模型，并使用`fit`函数训练模型。训练完成后，我们使用`evaluate`函数评估模型在测试数据上的准确率和损失率，同时将训练和验证的准确率和损失率可视化。

最后，我们可以使用这个训练好的模型对新的图像进行分类，使用`predict`函数输出每个类别的概率值。