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。

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plt.plot(acc_history, label='acc')代码的功能是什么

这段代码的功能是用来绘制准确率随训练次数变化的折线图。其中，`acc_history`是一个记录模型准确率的数组，`label='acc'`给这条折线设置了一个标签为'acc'，方便后续添加图例。使用`plt.plot()`函数可以将`acc_history`中的数据点连接起来，形成一条折线，最终通过调用`plt.legend()`函数可以显示出图例。需要注意的是，这段代码中的`plt`指的是matplotlib库中的pyplot模块，需要先导入该模块才能使用。

plt.plot(retVal.history['loss'], label = 'training_loss')

这行代码是用来绘制训练过程中的损失函数变化曲线的。plt是matplotlib库中的一个子模块，用于绘制各种图表。plot函数用于绘制折线图，参数'retVal.history['loss']'表示训练过程中记录的损失函数值，而'label = 'training_loss''则是给这条曲线起一个名称，便于区分。