生成一段pycharm的python代码，使得能够显示深度学习模型训练后，准确率随迭代次数的曲线图

以下是一个简单的示例代码，使用了matplotlib库来绘制准确率随迭代次数的曲线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟训练过程，生成准确率随迭代次数的数据
accuracy = [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9]
iterations = [i for i in range(1, len(accuracy)+1)]

# 绘制准确率随迭代次数的曲线图
plt.plot(iterations, accuracy)
plt.title('Accuracy vs Iterations')
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()

你可以根据自己的深度学习模型训练过程中保存的数据，进行适当的修改，以生成准确率随迭代次数的曲线图。

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帮我生成一段用InceptionV3搭建的代码，用pycharm运行的简单代码。可以得到训练集和验证集的准确率曲线、损失函数曲线以及交叉熵函数曲线

好的，以下是使用InceptionV3搭建的代码，可以生成训练集和验证集的准确率曲线、损失函数曲线以及交叉熵函数曲线。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义训练集和验证集的目录
train_dir = 'path/to/train/directory'
validation_dir = 'path/to/validation/directory'

# 定义图片的大小和批次大小
img_size = 150
batch_size = 32

# 数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True
)

validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 使用数据生成器读取数据集
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(img_size, img_size),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary'
)

validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(img_size, img_size),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary'
)

# 加载InceptionV3模型
base_model = InceptionV3(input_shape=(img_size, img_size, 3), include_top=False, weights='imagenet')

# 冻结模型的前三层
for layer in base_model.layers[:3]:
    layer.trainable = False

# 添加全局平均池化层和全连接层
x = base_model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x)

# 构建完整模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.0001),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_generator,
                    steps_per_epoch=train_generator.n // batch_size,
                    epochs=10,
                    validation_data=validation_generator,
                    validation_steps=validation_generator.n // batch_size)

# 绘制训练集和验证集的准确率曲线
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

# 绘制训练集和验证集的损失函数曲线
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

# 绘制训练集和验证集的交叉熵函数曲线
plt.plot(history.history['binary_crossentropy'])
plt.plot(history.history['val_binary_crossentropy'])
plt.title('Model Binary Crossentropy')
plt.ylabel('Binary Crossentropy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

你需要将代码中的 `path/to/train/directory` 和 `path/to/validation/directory` 替换为你自己的训练集和验证集的目录。同时，也可以根据自己的需要修改图片的大小、批次大小、训练轮数等参数。运行代码后，会生成训练集和验证集的准确率曲线、损失函数曲线以及交叉熵函数曲线。

帮我生成一段用pycharm运行的用InceptionV3搭建的简单代码。可以得到训练集和验证集的准确率曲线、损失函数曲线以及交叉熵函数曲线

好的，以下是一个简单的用InceptionV3搭建的代码示例，可以用于训练图像分类模型并绘制准确率曲线、损失函数曲线和交叉熵函数曲线。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据路径
train_dir = 'path/to/train/directory'
validation_dir = 'path/to/validation/directory'

# 定义图像生成器
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
                                   rotation_range=20,
                                   width_shift_range=0.2,
                                   height_shift_range=0.2,
                                   horizontal_flip=True)
validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 定义批量大小和图像大小
batch_size = 32
img_size = (224, 224)

# 从目录中生成训练和验证数据集
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir,
                                                    target_size=img_size,
                                                    batch_size=batch_size,
                                                    class_mode='categorical')
validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(validation_dir,
                                                              target_size=img_size,
                                                              batch_size=batch_size,
                                                              class_mode='categorical')

# 定义模型
base_model = tf.keras.applications.InceptionV3(input_shape=(img_size[0], img_size[1], 3),
                                               include_top=False,
                                               weights='imagenet')
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
x = tf.keras.layers.Flatten()(base_model.output)
x = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dropout(0.5)(x)
output = tf.keras.layers.Dense(train_generator.num_classes, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=output)

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy', tf.keras.metrics.CategoricalCrossentropy()])

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

# 绘制准确率曲线
plt.plot(history.history['accuracy'], label='train_acc')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_acc')
plt.title('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

# 绘制损失函数曲线
plt.plot(history.history['loss'], label='train_loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss')
plt.title('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

# 绘制交叉熵函数曲线
plt.plot(history.history['categorical_crossentropy'], label='train_ce')
plt.plot(history.history['val_categorical_crossentropy'], label='val_ce')
plt.title('Categorical Crossentropy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Categorical Crossentropy')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

请注意，此代码示例中的路径应根据您的实际情况进行修改。此外，该模型使用了预训练的InceptionV3模型作为基础模型，并在其之上添加了两个全连接层。您可以根据需要修改模型的结构，以及优化器、损失函数和评估指标。