解释def plot_history(hist): plt.figure(figsize=(10,5)) plt.subplot(1,2,1) plt.xlabel('Epoch') plt.plot(hist['loss'], label='loss') plt.plot( hist['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.subplot(1,2,2) plt.xlabel('Epoch') plt.plot( hist['acc'], label = 'acc',color = 'red') plt.plot( hist['val_acc'], label = 'val_acc') plt.legend() plot_history(df)代码

这段代码定义了一个名为 `plot_history` 的函数，该函数的参数 `hist` 是一个字典，包含了训练过程中的损失函数值和准确率等信息。该函数使用 `matplotlib` 库绘制了两个子图，第一个子图展示了训练集和验证集的损失函数值随着训练轮数的变化趋势，第二个子图展示了训练集和验证集的准确率随着训练轮数的变化趋势。其中，横轴为训练轮数，纵轴为对应的损失函数值或准确率。函数的最后一行代码 `plot_history(df)` 是调用该函数并传入一个名为 `df` 的字典参数。

相关问题

当使用本地的fashionmnis时，如何修改以下代码：f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') for i in range(6): client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[i]) plot_data = collections.defaultdict(list) for example in client_dataset: # Append counts individually per label to make plots # more colorful instead of one color per plot. label = example['label'].numpy() plot_data[label].append(label) plt.subplot(2, 3, i+1) plt.title('Client {}'.format(i)) for j in range(10): plt.hist( plot_data[j], density=False, bins=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

如果使用本地的fashionmnis，要修改以下代码可以按照如下方式操作：
1. 修改数据集的名称，如将“emnist_train”改为“fashionmnist_train”。
2. 修改suptitle的内容，如将“Label Counts for a Sample of Clients”改为“客户样本的标签计数”。
3. 修改for循环中的range，以适应fashionmnis数据集中的客户数量。
4. 将client_dataset中的“emnist_train”换成“fashionmnist_train”。
5. 根据fashionmnis的标签格式修改plot_data的内容，以便正确绘制标签计数。

示例代码如下：
f = plt.figure(figsize=(12, 7))
f.suptitle('客户样本的标签计数')
for i in range(10):
client_dataset = fashionmnist_train.create_tf_dataset_for_client(
fashionmnist_train.client_ids[i])
plot_data = collections.defaultdict(list)
for example in client_dataset:
label = example['label'].numpy()
plot_data[label].append(example)
plot_label_counts(plot_data) #自行定义plot_label_counts函数，用于绘制标签计数图。

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.fashion_mnist.load_data() f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') client_data = collections.OrderedDict() for i in range(6): client_data[f'client_{i}'] = ( train_images[i*1000:(i+1)*1000], train_labels[i*1000:(i+1)*1000]) plot_data = collections.defaultdict(list) for example in client_data[f'client_{i}']: label = example[0].numpy() #images, labels = example[] #label = labels.numpy() plot_data[label].append(label) for i in range(6): plt.subplot(2, 3, i+1) plt.title('Client {}'.format(i)) for j in range(10): plt.hist( plot_data[j], density=False, bins=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

这段代码使用了TensorFlow中的fashion_mnist数据集，将训练集和测试集分别赋值给了(train_images, train_labels)和(test_images,_labels)。接着，使用matplotlib库绘制一个12*7的图像，标题为“一组客户的标签计数”。然后用OrderedDict创建了一个名为client_data的字典，其中包含6个键值对，每个键值对表示一个客户的图片和标签。最后用defaultdict创建了一个名为plot_data的字典，用于收集每位客户的标签计数。