活动介绍

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['loss']) plt.title('Train Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show()

时间: 2023-06-17 13:07:28 浏览: 163
这段代码使用了Python中的matplotlib库来绘制训练过程中的准确率和损失值的变化曲线。其中，history是一个字典，包含了训练过程中的各种指标值，比如accuracy和loss。plt.plot()函数用于绘制折线图，plt.title()用于设置图表标题，plt.ylabel()和plt.xlabel()则用于设置y轴和x轴的标签，plt.legend()用于设置图例位置和标签。最后，plt.show()用于显示图像。
相关问题

# 绘制准确率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show()让训练集用实线表示，测试集为虚线

你可以在绘制曲线时指定实线或虚线的样式。可以像下面这样编写代码： ``` import matplotlib.pyplot as plt # 绘制准确率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc', linestyle='solid') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc', linestyle='dashed') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss', linestyle='solid') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss', linestyle='dashed') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show() ``` 这里在绘制训练集和测试集的曲线时，使用 `linestyle` 参数指定实线或虚线的样式。`linestyle='solid'` 表示实线，`linestyle='dashed'` 表示虚线。

# 绘制训练集和验证集的损失曲线 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 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.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show()将"figure 1"名字改为"xxx"

可以使用plt.figure()函数来创建一个新的图形，然后在绘制完曲线后使用plt.title()函数来设置图形的名称。 例如: ``` plt.figure() plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('xxx') # 将图形的名称改为"xxx" plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() plt.figure() plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.title('xxx') # 将图形的名称改为"xxx" plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() ```
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plt.plot(history.history['accuracy']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练loss plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show()

第一个 plt.plot() 绘制了模型的准确率变化情况，其中 history.history['accuracy'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的准确率。 第二个 plt.plot() 绘制了模型的损失函数变化情况，其中 history.history['...

plt.figure(1) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.legend(['training','validation']) plt.title('loss') plt.xlabel('epoch') plt.figure(2) plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.legend(['training','validation']) plt.title('Accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.show() score =model.evaluate(X_test,y_test,verbose=0) print('测试损失Test loss:',score[0]) print('测试精度Test Accuracy:',score[1]) model.save("CNN_model_5.h5")详细解释一下代码

其中，plt.figure(1)和plt.figure(2)用于创建不同的图形窗口，plt.plot()用于绘制曲线，plt.legend()用于添加图例，plt.title()和plt.xlabel()用于添加标题和坐标轴标签。 然后，使用model.evaluate()函数评估测试...

plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.title('Loss Progression') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() 解释上述函数

plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') # 绘制训练集损失曲线 plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') # 绘制验证集损失曲线 plt.title('Loss Progression') # 设置图表...

def compile_train(model, data_train, data_label,data_val,label_val, deep=True): if (deep == True): import matplotlib.pyplot as plt model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer = 'Adam', metrics=['accuracy']) history = model.fit(data_train, data_label,validation_data=(data_val,label_val) ,epochs=10, batch_size=256,verbose=1) plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['loss']) plt.title('Train Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Verification Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() print('Model Compiled and Trained') return model改成应用于模型本身

plt.title('Train Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt....

acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] plt.figure(figsize = (5, 5)) plt.subplot(2,1,1) plt.plot(acc, label = 'Training Accuracy') plt.plot(val_acc, label = 'Validation Accuracy') plt.legend(loc = 'lower right') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Accuracy') plt.title('Trining and Validation Accuracy') plt.figure(figsize = (5, 5)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(loss, label = 'Training Loss') plt.plot(val_loss, label = 'Validation Loss') plt.legend(loc = 'upper right') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Accuracy') plt.title('Trining and Validation Loss')修改错误

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...

plt.plot(history.history[metric]) plt.plot(history.history['val_'+metric], '') plt.xlabel("Epochs") plt.ylabel(metric) plt.legend([metric, 'val_'+metric]) plt.show() plot_graphs(history, 'accuracy') plot_graphs(history, 'loss')

接下来，plot_graphs函数分别绘制了训练集和验证集在accuracy和loss指标上的变化曲线。这些曲线可以帮助我们判断模型在训练过程中是否出现了过拟合或欠拟合等问题，并且可以帮助我们选择最优的模型。

history.history.keys() plt.plot(history.epoch, history.history.get('accuracy'), label='accuracy') plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_accuracy'), label='val_accuracy') plt.legend()

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('...

x1 = range(num_epochs) plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.subplot(2, 2, 1) plt.plot(x1, train_acc_max_l, label='Train Accuracy') plt.plot(x1, test_acc_max_l, label='Test Accuracy') plt.title(f'Fold {i + 1} Accuracy vs. Epochs') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.subplot(2, 2, 2) plt.plot(x1, train_l_min_l, label='Train Loss') plt.plot(x1, test_l_min_l, label='Test Loss') plt.title(f'Fold {i + 1} Loss vs. Epochs') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.subplot(2, 2, 3) plt.plot(x1, recall_list, label='Recall') plt.title(f'Fold {i + 1} Recall vs. Epochs') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Recall') plt.legend() plt.subplot(2, 2, 4) plt.plot(x1, f1_list, label='F1 Score') plt.title(f'Fold {i + 1} F1 Score vs. Epochs') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('F1 Score') plt.legend() plt.tight_layout() plt.savefig(f'result/losspic/shnet/fold_{i + 1}_metrics.png') plt.close() 分开绘制

("accuracy", "训练准确率", "train_accuracy.png"), ("val_accuracy", "测试准确率", "test_accuracy.png"), ("loss", "损失函数", "loss.png"), ("recall", "召回率", "recall.png"), ("f1_score", "F1分数",...

plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')什么意思

这行代码是用来绘制模型训练时的准确率（accuracy）和验证准确率（val_accuracy）曲线图的。其中history是保存了模型训练过程中的各种指标（如准确率、损失等）的一个对象，使用....plt.plot则是用于绘制折线图的函数。

解释下列代码 history = model.fit(X_train, y_train, epochs = 10, batch_size = 32, validation_split = 0.2) #查看模型参数和绘制训练曲线 model.summary() plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'Validation Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.show()

plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.legend() plt.subplot(1,2,2) plt.plot(history.history['accuracy'], label='Train...

plt.plot(history.history['loss'],name='Model Loss') plt.plot(history.history['val_loss'],name='Model Accuracy')raise AttributeError( AttributeError: Line2D.set() got an unexpected keyword argument 'name'

这个错误是因为 name 参数在 plt.plot() 函数中不存在。...plt.plot(history.history['val_loss'], label='Model Accuracy') plt.legend() 这样就可以给图例添加标签并且不会出现 AttributeError 错误了。

# 修改9：微调策略优化 base_model.trainable = True # 解冻最后30层 for layer in base_model.layers[:-30]: layer.trainable = False model.compile( optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.00001), # 微调使用更小学习率 loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'] ) history_fine = model.fit( train_ds, validation_data=val_ds, epochs=20, initial_epoch=history.epoch[-1], callbacks=[ tf.keras.callbacks.EarlyStopping( monitor='val_loss', patience=3, restore_best_weights=True ), checkpoint ] ) # 修改10：优化可视化代码 acc = history.history['accuracy'] + history_fine.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] + history_fine.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] + history_fine.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] + history_fine.history['val_loss'] plt.figure(figsize=(12, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(acc, label='训练准确率') plt.plot(val_acc, label='验证准确率') plt.title('准确率曲线') plt.legend() plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(loss, label='训练损失') plt.plot(val_loss, label='验证损失') plt.title('损失曲线') plt.legend() plt.show()

val_acc = history.history['val_accuracy'] + history_fine.history['val_accuracy'] - **数据拼接逻辑**：将预训练和微调两个阶段的指标连接，形成完整训练过程视图 - **可视化价值**：便于对比微调前后模型...

import matplotlib.pyplot as plt acc=history.history["accuracy"] #fit方法返口的history类对象 #History类对象包含两个属性，分别为epoch(训练轮数)和history。History)所包含的内容是由compile参数的metrics确定的 loss=history.history["loss"]#训练集loss val_acc=history.history["val_accuracy"] val_loss=history.history["val_loss"]#测试集loss epochs=range(1,len(loss)+1) plt.figure() plt.plot(epochs,acc,"bo",label="Training acc") plt.plot(epochs,val_acc,"b",label="validation acc" ) plt.title("training and validation acc") plt.legend() plt.show()

这段代码是用来绘制训练集和测试集准确率随训练轮数变化的曲线。其中，acc是训练集的准确率，val_acc是...plt.title函数用来设置图标题，plt.legend函数用来设置图例，plt.show函数用来显示绘制好的图形。

x1 = range(0, num_epochs) y4 = train_acc_max_l y5 = train_l_min_l y2= test_acc_max_l y3= test_l_min_l plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(x1, y4, 'o-') plt.title('Class_'+str(i+1)+' Train accuracy vs. epoches') plt.ylabel('Train accuracy') plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x1, y5, '.-') plt.xlabel('Class Train loss vs. epoches') plt.ylabel('Train loss') plt.savefig('result/losspic/resnet/train_'+str(i+1)+'.png') # plt.show() plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(x1, y2, 'o-') plt.title('Class Val accuracy vs. epoches') plt.ylabel('Val accuracy') plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x1, y3, '.-') plt.xlabel('Class_'+str(i+1)+' Val loss vs. epoches') plt.ylabel('Val loss') plt.savefig('result/losspic/resnet/val_' + str(i + 1) + '.png') # plt.show() return train_l_min_l[index_max],train_acc_max_l[index_max],test_acc_max_l[index_max] #最好test的值,对应的trian的loss跟精度 修改代码，使两组图像仅保留一组曲线

plt.title('Class_'+str(i+1)+' Train accuracy vs. epoches') plt.ylabel('Train accuracy') plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x1, y5, '.-') plt.xlabel('Class Train loss vs. epoches') plt.ylabel('Train loss') ...
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标题“网络五子棋”和描述“适合于局域网之间娱乐和聊天!”以及标签“五子棋 网络”所涉及的知识点主要围绕着五子棋游戏的网络版本及其在局域网中的应用。以下是详细的知识点： 1. 五子棋游戏概述： 五子棋是一种两人对弈的纯策略型棋类游戏，又称为连珠、五子连线等。游戏的目标是在一个15x15的棋盘上，通过先后放置黑白棋子，使得任意一方先形成连续五个同色棋子的一方获胜。五子棋的规则简单，但策略丰富，适合各年龄段的玩家。 2. 网络五子棋的意义： 网络五子棋是指可以在互联网或局域网中连接进行对弈的五子棋游戏版本。通过网络版本，玩家不必在同一地点即可进行游戏，突破了空间限制，满足了现代人们快节奏生活的需求，同时也为玩家们提供了与不同对手切磋交流的机会。 3. 局域网通信原理： 局域网（Local Area Network，LAN）是一种覆盖较小范围如家庭、学校、实验室或单一建筑内的计算机网络。它通过有线或无线的方式连接网络内的设备，允许用户共享资源如打印机和文件，以及进行游戏和通信。局域网内的计算机之间可以通过网络协议进行通信。 4. 网络五子棋的工作方式： 在局域网中玩五子棋，通常需要一个客户端程序（如五子棋.exe）和一个服务器程序。客户端负责显示游戏界面、接受用户输入、发送落子请求给服务器，而服务器负责维护游戏状态、处理玩家的游戏逻辑和落子请求。当一方玩家落子时，客户端将该信息发送到服务器，服务器确认无误后将更新后的棋盘状态传回给所有客户端，更新显示。 5. 五子棋.exe程序： 五子棋.exe是一个可执行程序，它使得用户可以在个人计算机上安装并运行五子棋游戏。该程序可能包含了游戏的图形界面、人工智能算法（如果支持单机对战AI的话）、网络通信模块以及游戏规则的实现。 6. put.wav文件： put.wav是一个声音文件，很可能用于在游戏进行时提供声音反馈，比如落子声。在网络环境中，声音文件可能被用于提升玩家的游戏体验，尤其是在局域网多人游戏场景中。当玩家落子时，系统会播放.wav文件中的声音，为游戏增添互动性和趣味性。 7. 网络五子棋的技术要求： 为了确保多人在线游戏的顺利进行，网络五子棋需要具备一些基本的技术要求，包括但不限于稳定的网络连接、高效的数据传输协议（如TCP/IP）、以及安全的数据加密措施（如果需要的话）。此外，还需要有一个良好的用户界面设计来提供直观和舒适的用户体验。 8. 社交与娱乐： 网络五子棋除了是一个娱乐游戏外，它还具有社交功能。玩家可以通过游戏内的聊天系统进行交流，分享经验和策略，甚至通过网络寻找新的朋友。这使得网络五子棋不仅是一个个人娱乐工具，同时也是一种社交活动。 总结来说，网络五子棋结合了五子棋游戏的传统魅力和现代网络技术，使得不同地区的玩家能够在局域网内进行娱乐和聊天，既丰富了人们的娱乐生活，又加强了人际交流。而实现这一切的基础在于客户端程序的设计、服务器端的稳定运行、局域网的高效通信，以及音效文件增强的游戏体验。
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自由行旅游新篇章：HarmonyOS技术融合与系统架构深度解析

# 1. HarmonyOS技术概述 ## 1.1 HarmonyOS的起源与发展 HarmonyOS（鸿蒙操作系统）由华为公司开发，旨在构建全场景分布式OS，以应对不同设备间的互联问题。自从2019年首次发布以来，HarmonyOS迅速成长，并迅速应用于智能手机、平板、智能穿戴、车载设备等多种平台。该系
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足底支撑相到达73%是什么问题

<think>好的，我现在要处理用户的问题：“足底支撑相达到73%可能的原因及影响”。首先，需要理解用户提到的“足底支撑相73%”具体指什么。足底支撑相通常指步态周期中脚与地面接触的时间占比，正常范围大约在60%-62%左右。如果达到73%，明显超出正常范围，可能意味着步态异常。 接下来，需要确定可能的原因。可能的原因包括生物力学异常，比如足弓异常（扁平足或高弓足）、踝关节活动度受限，或者肌肉力量不足，特别是小腿和足部肌肉。另外，神经系统疾病如脑卒中或帕金森病可能影响步态控制。骨骼关节问题如关节炎、髋膝关节病变也可能导致支撑时间延长。还有代偿性步态，比如因疼痛或受伤而改变步态模式。 然后是
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宾馆预约系统开发与优化建议

宾馆预约系统是一个典型的在线服务应用，它允许用户通过互联网平台预定宾馆房间。这种系统通常包含多个模块，比如用户界面、房态管理、预订处理、支付处理和客户评价等。从技术层面来看，构建一个宾馆预约系统涉及到众多的IT知识和技术细节，下面将详细说明。 ### 标题知识点 - 宾馆预约系统 #### 1. 系统架构设计 宾馆预约系统作为一个完整的应用，首先需要进行系统架构设计，决定其采用的软件架构模式，如B/S架构或C/S架构。此外，系统设计还需要考虑扩展性、可用性、安全性和维护性。一般会采用三层架构，包括表示层、业务逻辑层和数据访问层。 #### 2. 前端开发 前端开发主要负责用户界面的设计与实现，包括用户注册、登录、房间搜索、预订流程、支付确认、用户反馈等功能的页面展示和交互设计。常用的前端技术栈有HTML, CSS, JavaScript, 以及各种前端框架如React, Vue.js或Angular。 #### 3. 后端开发 后端开发主要负责处理业务逻辑，包括用户管理、房间状态管理、订单处理等。后端技术包括但不限于Java (使用Spring Boot框架), Python (使用Django或Flask框架), PHP (使用Laravel框架)等。 #### 4. 数据库设计 数据库设计对系统的性能和可扩展性至关重要。宾馆预约系统可能需要设计的数据库表包括用户信息表、房间信息表、预订记录表、支付信息表等。常用的数据库系统有MySQL, PostgreSQL, MongoDB等。 #### 5. 网络安全 网络安全是宾馆预约系统的重要考虑因素，包括数据加密、用户认证授权、防止SQL注入、XSS攻击、CSRF攻击等。系统需要实现安全的认证机制，比如OAuth或JWT。 #### 6. 云服务和服务器部署 现代的宾馆预约系统可能部署在云平台上，如AWS, Azure, 腾讯云或阿里云。在云平台上，系统可以按需分配资源，提高系统的稳定性和弹性。 #### 7. 付款接口集成 支付模块需要集成第三方支付接口，如支付宝、微信支付、PayPal等，需要处理支付请求、支付状态确认、退款等业务。 #### 8. 接口设计与微服务 系统可能采用RESTful API或GraphQL等接口设计方式，提供服务的微服务化，以支持不同设备和服务的接入。 ### 描述知识点 - 这是我个人自己做的　请大家帮忙修改哦 #### 个人项目经验与团队合作 描述中的这句话暗示了该宾馆预约系统可能是由一个个人开发者创建的。个人开发和团队合作在软件开发流程中有着显著的不同。个人开发者需要关注的方面包括项目管理、需求分析、代码质量保证、测试和部署等。而在团队合作中，每个成员会承担不同的职责，需要有效的沟通和协作。 #### 用户反馈与迭代 描述还暗示了该系统目前处于需要外部反馈和修改的阶段。这表明系统可能还处于开发或测试阶段，需要通过用户的实际使用反馈来不断迭代改进。 ### 标签知识点 - 200 #### 未提供信息 “200”这个标签可能指的是HTTP状态码中表示请求成功（OK）的200状态码。但是，由于没有提供更多的上下文信息，无法进一步分析其在本例中的具体含义。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 - 1111 #### 文件命名与管理 “1111”这个文件名称可能是一个版本号、日期标记或者是一个简单的标识符。文件命名应当遵循一定的规则，以确保文件的可追溯性和管理的便利性。在软件开发过程中，合理组织文件和版本控制（如使用Git）是必不可少的。 综上所述，宾馆预约系统的开发是一项复杂的工程，它涉及前后端的开发、数据库设计、系统安全、接口设计等多个方面。开发者在开发过程中需要不断学习和应用各类IT知识，以确保系统能够安全、高效、稳定地运行。而对于个人开发项目，如何合理利用有限资源、高效地管理和优化项目过程也是至关重要的。
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HarmonyOS在旅游领域的创新：揭秘最前沿应用实践

# 1. HarmonyOS旅游应用的市场前景分析 随着数字化转型的不断深入，旅游行业正面临着前所未有的变革。在这样的背景下，HarmonyOS作为一种新兴的操作系统，带来了全新的市场前景和机遇。本章将深入分析HarmonyOS在旅游应用领域的市场潜力、用户需求、以及技术创新对旅游体验的改善。 ## 1.1 市场需求与用户画像分析 旅游市场的需求持续增