plt.plot(retVal.history['accuracy'], label = 'training_accuracy') plt.legend() plt.grid(True)

这段代码是用于绘制训练过程中模型的准确率（accuracy）变化曲线的。其中，`retVal` 是训练函数的返回值，通常包括训练过程中的一些指标，例如准确率、损失函数等。`retVal.history['accuracy']` 表示训练过程中每个 epoch 结束时的准确率，是一个列表。`plt.plot()` 函数用于绘制折线图，将准确率列表作为纵坐标，epoch 编号作为横坐标。`label` 参数是折线图的标签，用于区分不同的曲线。`plt.legend()` 函数用于添加图例。`plt.grid(True)` 函数用于显示网格线。

相关问题

# 绘制准确率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show()让训练集用实线表示，测试集为虚线

你可以在绘制曲线时指定实线或虚线的样式。可以像下面这样编写代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制准确率变化曲线
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc', linestyle='solid')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc', linestyle='dashed')
plt.legend()
plt.title('Accuracy')

# 绘制损失率变化曲线
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(history.history['loss'], label='train loss', linestyle='solid')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss', linestyle='dashed')
plt.legend()
plt.title('Loss')

plt.show()

这里在绘制训练集和测试集的曲线时，使用 `linestyle` 参数指定实线或虚线的样式。`linestyle='solid'` 表示实线，`linestyle='dashed'` 表示虚线。

plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')什么意思

这行代码是用来绘制模型训练时的准确率（accuracy）和验证准确率（val_accuracy）曲线图的。其中history是保存了模型训练过程中的各种指标（如准确率、损失等）的一个对象，使用.history方法可以获取这些指标的数值。plt.plot则是用于绘制折线图的函数。