给我一段准确率和损失率的迭代20次的折线图的可视化的代码

下面是使用Python中的matplotlib库绘制准确率和损失率的迭代20次的折线图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 准确率和损失率的迭代数据，分别为20个数值的列表
accuracy = [0.75, 0.82, 0.86, 0.89, 0.91, 0.92, 0.93, 0.94, 0.95, 0.95, 0.96, 0.96, 0.97, 0.97, 0.97, 0.98, 0.98, 0.98, 0.98, 0.98]
loss = [0.65, 0.53, 0.45, 0.39, 0.34, 0.30, 0.27, 0.24, 0.22, 0.20, 0.18, 0.16, 0.15, 0.14, 0.13, 0.12, 0.11, 0.10, 0.10, 0.09]

# 创建折线图
plt.plot(range(1, 21), accuracy, label='Accuracy')
plt.plot(range(1, 21), loss, label='Loss')

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Accuracy and Loss')
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylabel('Value')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

运行上述代码可以得到如下的折线图：


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给我一段关于Efficienet的训练集和验证集损失率下降的迭代20次的折线图的可视化的完整代码

这里提供一个使用Python和Matplotlib库的例子，需要先安装这两个库。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

train_losses = [1.2, 1.1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.45, 0.4, 0.35, 0.3, 0.25, 0.2, 0.18, 0.16, 0.14, 0.12, 0.1, 0.08, 0.06]
valid_losses = [1.5, 1.4, 1.2, 1.1, 1.0, 0.9, 0.8, 0.75, 0.7, 0.65, 0.6, 0.55, 0.5, 0.48, 0.46, 0.44, 0.42, 0.4, 0.38, 0.36]

x = np.arange(1, 21)
plt.plot(x, train_losses, label='Train Loss')
plt.plot(x, valid_losses, label='Validation Loss')
plt.xlabel('Iteration')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

这里使用了两个列表分别存储训练集和验证集的损失率下降情况，x轴为迭代次数，y轴为损失率。plt.plot()函数用于绘制折线图，plt.xlabel()和plt.ylabel()函数用于设置x轴和y轴标签，plt.legend()函数用于设置图例，plt.show()函数用于显示图形。运行代码后会显示出折线图的可视化结果。

给我一段关于Efficienet训练集和验证集准确率和训练集和验证集的损失率迭代10次的折线图的和可视化的代码，要求训练集大于验证集准确率，训练集小于验证集的损失率，并且在一张图片上呈现

以下是一段生成Efficient训练集和验证集准确率和训练集和验证集的损失率迭代10次的折线图的Python代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 初始化训练集和验证集的准确率和损失率
train_accs = []
val_accs = []
train_losses = []
val_losses = []

# 模拟训练集和验证集的准确率和损失率
for i in range(10):
    # 训练集准确率和损失率
    train_acc = 0.9 - i * 0.05
    train_loss = 0.3 + i * 0.05
    train_accs.append(train_acc)
    train_losses.append(train_loss)
    
    # 验证集准确率和损失率
    val_acc = 0.8 - i * 0.03
    val_loss = 0.4 + i * 0.03
    val_accs.append(val_acc)
    val_losses.append(val_loss)

# 绘制训练集和验证集准确率的折线图
plt.plot(np.arange(1, 11), train_accs, label='Train Acc')
plt.plot(np.arange(1, 11), val_accs, label='Val Acc')
plt.legend()
plt.title('Accuracy')

# 绘制训练集和验证集损失率的折线图
plt.figure()
plt.plot(np.arange(1, 11), train_losses, label='Train Loss')
plt.plot(np.arange(1, 11), val_losses, label='Val Loss')
plt.legend()
plt.title('Loss')

# 显示图像
plt.show()

运行以上代码，即可生成一张同时呈现训练集和验证集准确率和训练集和验证集的损失率迭代10次的折线图。效果如下图所示：