plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'), label='loss') plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_loss'), label='val_loss') plt.legend()

<think>好的，我现在需要帮助用户解决在TensorFlow/Keras中绘制accuracy和loss曲线时遇到的xlabel、ylabel错误以及重复figure定义的问题。首先，我得仔细看看用户提供的引用内容，特别是引用[1]和[2]，因为那里有相关的代码示例。用户提到的问题可能包括标签名称不正确，比如可能用户误用了其他名称，或者没有正确设置标签，导致图表显示不正确。另外，重复figure定义可能是因为在同一个脚本中多次调用了plt.figure()而没有适当关闭之前的图表，导致图表重叠或覆盖。 首先，检查用户现有的代码。根据引用[1]中的代码，用户使用了plt.plot(history.history['accuracy'], ...)和类似的val_accuracy，但可能用户在自己的代码中错误地写成了其他键，比如'acc'而不是'accuracy'，这会导致KeyError。因此，我需要确认用户是否正确引用了Keras返回的历史记录中的键名。正确的键应该是'accuracy'和'val_accuracy'，以及'loss'和'val_loss'。 接下来，关于xlabel和ylabel的错误，用户可能在代码中遗漏了设置这些标签，或者拼写错误，比如将xlabel写成x_label，或者没有正确调用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数。需要确保每个子图或每个plt调用之后正确设置了标签。 关于重复figure定义的问题，用户可能在绘制多个图表时（比如同时绘制accuracy和loss曲线）没有创建新的figure，或者错误地在同一个figure中添加了多个子图而没有适当处理。例如，如果用户先创建了一个plt.figure()来绘制accuracy，然后又再次调用plt.figure()而没有关闭前一个，可能导致图表重叠。正确的做法应该是为每个图表使用单独的figure，或者使用subplots来组织不同的曲线。 另一个可能的问题是用户没有使用plt.show()来显示图表，导致多个图表堆积在内存中，从而出现重复定义的情况。应该在每个figure之后调用plt.show()来显示并释放资源。 现在，我需要综合这些可能性，给出修正后的代码示例。首先，确保正确引用history中的键，然后正确设置标签，最后合理管理figure的创建和显示。可能还需要使用plt.subplots()来创建多个子图，或者分开不同的figure来分别绘制accuracy和loss曲线。 例如，用户可能在代码中这样写： plt.figure() plt.plot(history.history['acc']) # 错误的键名 plt.xlabel('Epochs') # 错误的标签 plt.ylabel('Acc') plt.show() plt.figure() plt.plot(history.history['loss']) plt.xlabel('epoch') # 不一致的标签 plt.ylabel('loss') plt.show() 这里的问题包括键名错误（'acc'应该是'accuracy'），标签拼写错误或不一致（'Epochs' vs 'epoch'，'Acc' vs 'Accuracy'），以及可能的重复figure调用。 修正后的代码应该统一使用正确的键名，并确保标签正确，例如： plt.figure() plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.show() plt.figure() plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() 或者，将准确率和损失曲线放在同一个figure中的两个子图里： fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4)) ax1.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy') ax1.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy') ax1.set_xlabel('Epoch') ax1.set_ylabel('Accuracy') ax1.legend() ax2.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') ax2.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') ax2.set_xlabel('Epoch') ax2.set_ylabel('Loss') ax2.legend() plt.show() 这样就能避免重复figure定义的问题，同时确保标签正确。另外，用户需要确认他们的history对象中确实包含这些键。例如，如果在模型编译时没有指定metrics=['accuracy']，那么history中可能不会有'accuracy'这个键，导致错误。 此外，用户可能在代码中多次调用了plt.figure()而没有关闭之前的，导致多个窗口弹出。例如，在引用[3]中，用户使用了plt.figure(figsize=(10,5))，然后绘制多个子图。如果在绘制准确率和损失时没有正确管理figure，可能会出现重复定义的问题。正确的做法是每个图表单独一个figure，或者合理使用subplots。 总结，修复步骤可能包括： 1. 确保使用正确的键名：'accuracy', 'val_accuracy', 'loss', 'val_loss'。 2. 正确设置xlabel和ylabel，保持统一命名，如'Epoch'和'Accuracy'/'Loss'。 3. 使用单独的figure或subplots来组织不同的曲线，避免重复定义。 4. 在绘制每个图表后使用plt.show()来显示并释放资源。 最后，根据用户提供的引用内容，引用[1]和[2]中的代码已经正确使用了这些键和标签，因此用户可能是在自己的代码中出现了拼写错误或结构问题。需要指导用户检查这些部分并进行修正。</think>要修复TensorFlow/Keras中绘制训练曲线时出现的标签错误和重复figure定义问题，需注意以下关键点： ### 错误分析及解决方案 1. **标签名称错误** - 错误原因：误用`acc`或`epochs`等非标准命名 - 正确方法：使用Keras默认生成的键名`accuracy`/`val_accuracy`和`loss`/`val_loss`，标签统一使用单数形式`Epoch` 2. **重复figure定义** - 错误现象：多次调用`plt.figure()`导致图表覆盖 - 解决方法：使用`plt.subplots()`创建子图或显式关闭图表 ### 修正代码示例 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建画布和子图 (解决重复figure问题) fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(12, 4)) # 绘制准确率曲线 axes[0].plot(history.history['accuracy'], label='Training') axes[0].plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation') axes[0].set_xlabel('Epoch') # 正确xlabel设置 axes[0].set_ylabel('Accuracy') # 正确ylabel设置 axes[0].set_title('Accuracy Curve') axes[0].legend() # 绘制损失曲线 axes[1].plot(history.history['loss'], label='Training') axes[1].plot(history.history['val_loss'], label='Validation') axes[1].set_xlabel('Epoch') # 保持标签统一 axes[1].set_ylabel('Loss') axes[1].set_title('Loss Curve') axes[1].legend() plt.tight_layout() plt.show() ``` ### 关键改进说明 1. 使用`subplots()`方法创建多子图布局，避免多个独立figure对象冲突[^1] 2. 通过`set_xlabel()`/`set_ylabel()`规范标签设置 3. 统一使用Keras默认的指标名称`accuracy`而不是`acc`[^4] 4. `tight_layout()`自动调整子图间距，提升可视化效果

`history.history.keys()`返回一个包含历史记录中所有指标的列表。这些指标可能包括训练损失、训练准确率、验证损失和验证准确率等。 `plt.plot(history.epoch, history.history.get('accuracy'), label='accuracy')`使用matplotlib库绘制了训练准确率（accuracy）随时间的变化曲线。`history.epoch`表示训练的迭代次数，`history.history.get('accuracy')`获取了训练过程中记录的准确率的数值。`label='accuracy'`指定了曲线的标签为'accuracy'。 同样地，`plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_accuracy'), label='val_accuracy')`绘制了验证准确率（val_accuracy）随时间的变化曲线。 最后，通过调用`plt.legend()`方法添加图例，以便区分训练准确率和验证准确率的曲线。 这段代码用于可视化训练过程中准确率的变化情况，可以帮助我们分析模型的训练效果和过拟合情况。