plt.figure(figsize= (10, 4)) plt.subplot(121) plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses') plt.legend() plt.subplot(122) plt.plot(range(n_epoch), sg_losses, 'g-s', label = 'SkipGram Losses') plt.legend() plt.tight_layout()这段代码什么意思

这段代码的作用是绘制模型训练过程中的损失值曲线图，其中：

- `plt.figure(figsize= (10, 4))`：创建一个大小为(10, 4)的Matplotlib图形对象。
- `plt.subplot(121)`：创建一个大小为1x2的子图，并将当前子图设置为第1个子图。
- `plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses')`：在当前子图中绘制CBOW算法的损失值曲线，并用红色圆点表示。其中`range(n_epoch)`表示x轴范围为0到n_epoch-1，`cbow_losses`表示y轴上的损失值。
- `plt.legend()`：添加图例到当前子图中。
- `plt.subplot(122)`：将当前子图设置为第2个子图。
- `plt.plot(range(n_epoch), sg_losses, 'g-s', label = 'SkipGram Losses')`：在当前子图中绘制Skip-gram算法的损失值曲线，并用绿色正方形表示。其中`range(n_epoch)`表示x轴范围为0到n_epoch-1，`sg_losses`表示y轴上的损失值。
- `plt.legend()`：添加图例到当前子图中。
- `plt.tight_layout()`：调整子图布局，使其紧凑显示。

绘制损失值曲线图可以帮助我们了解模型训练过程中的性能表现，以及在何时停止训练模型。