accuracy = historyhistoryaccuracytest_accuracy = historyhistoryval_accuracyloss = historyhistorylosstest_loss = historyhistoryval_lossepochs_range = range10pltfigurefigsize=50 5pltsubplot1 2 1pltplote

accuracy = history.history["accuracy"]: 从 history 对象中获取训练集准确率列表并赋值给 accuracy 变量。
test_accuracy = history.history["val_accuracy"]: 从 history 对象中获取验证集准确率列表并赋值给 test_accuracy 变量。
loss = history.history["loss"]: 从 history 对象中获取训练集损失列表并赋值给 loss 变量。
test_loss = history.history["val_loss"]: 从 history 对象中获取验证集损失列表并赋值给 test_loss 变量。
epochs_range = range(10): 创建一个包含 0 到 9 的整数范围，用于表示训练轮次。
plt.figure(figsize=(50, 5)): 创建一个图形对象，设置图形大小为 50x5。
plt.subplot(1, 2, 1): 在图形对象中创建一个 1 行 2 列的子图，并选择第一个子图作为当前子图。
plt.plot(epochs_range, accuracy, label="Training Acc"): 在当前子图中绘制训练集准确率曲线，使用 epochs_range 作为 x 轴，accuracy 作为 y 轴，设置标签为 "Training Acc"。
plt.plot(epochs_range, test_accuracy, label="Test Acc"): 在当前子图中绘制验证集准确率曲线，使用 epochs_range 作为 x 轴，test_accuracy 作为 y 轴，设置标签为 "Test Acc"。
plt.legend(): 显示曲线标签。
plt.title("Training and Test Acc"): 设置子图标题为 "Training and Test Acc"。
plt.subplot(1, 2, 2): 在图形对象中创建一个 1 行 2 列的子图，并选择第二个子图作为当前子图。
plt.plot(epochs_range, loss, label="Training loss"): 在当前子图中绘制训练集损失曲线，使用 epochs_range 作为 x 轴，loss 作为 y 轴，设置标签为 "Training loss"。
plt.plot(epochs_range, test_loss, label="Test loss"): 在当前子图中绘制验证集损失曲线，使用 epochs_range 作为 x 轴，test_loss 作为 y 轴，设置标签为 "Test loss"。
plt.legend(): 显示曲线标签。
plt.title("Training and Test loss"): 设置子图标题为 "Training and Test loss"。
plt.show(): 显示图形