Pytorch中怎么使用vis.line 来画train

时间: 2024-05-08 16:16:10 浏览: 18
可以使用以下代码来使用vis.line来画train: ```python from visdom import Visdom # 初始化Visdom viz = Visdom() # 定义X轴和Y轴 x = 0 y = 0 # 定义窗口名称 win = 'train' # 画图函数 def plot_train_loss(train_loss): global x, y, win x += 1 y = train_loss viz.line( X=[x], Y=[y], win=win, update='append', opts=dict(title=win, xlabel='iteration', ylabel='train loss') ) # 调用画图函数 train_loss = 0.1 plot_train_loss(train_loss) ``` 在以上代码中,首先需要初始化Visdom。然后定义X轴和Y轴。接着定义窗口名称,这里取名为“train”。接着定义画图函数plot_train_loss,该函数接受train_loss参数,然后调用vis.line画图。在调用画图函数时,需要传入X和Y的值,窗口名称,更新方式(append表示在原有基础上追加新的数据),以及画图的相关参数。最后调用画图函数即可。
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Pytorch中怎么使用vis.line 来画train_loss train_acc test_acc 这三条线在同一个图中

可以使用以下代码来实现在同一个图中画 train_loss、train_acc 和 test_acc 三条线: ``` from visdom import Visdom import numpy as np viz = Visdom() # 数据 train_loss = np.random.rand(100) train_acc = np.random.rand(100) test_acc = np.random.rand(100) # x轴坐标 x = np.arange(1, 101) # 画图 viz.line( X=x, Y=np.column_stack((train_loss, train_acc, test_acc)), opts=dict( xlabel='Epoch', ylabel='Loss/Accuracy', legend=['Train Loss', 'Train Accuracy', 'Test Accuracy'] ) ) ``` 这里使用了 `np.column_stack()` 函数将三个数据数组合并成一个二维数组,以便于画图。同时,我们可以使用 `opts` 参数来设置 x 轴和 y 轴的标签,以及线条的名称。

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在PyTorch中,调用model.train()表示启动模型的训练模式。这会将模型设置为训练模式,并激活一些特定于训练的功能(如dropout或batch normalization),以帮助提高模型的泛化能力。相反,调用model.eval()表示启动模型的测试/评估模式,它会将模型设置为测试/评估模式并禁用某些特定于训练的功能。

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