keras用train_on_batch训练怎么画loss曲线

你可以使用 Matplotlib 库来画出 Keras 训练过程中的 loss 曲线。首先，你需要在每个 epoch 结束后记录 loss 值，然后将这些值存储在一个列表中。接下来，你可以使用 Matplotlib 的 plot 函数来绘制 loss 曲线。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 记录每个 epoch 的 loss 值
losses = []

for epoch in range(num_epochs):
    # 在每个 epoch 结束后，使用 train_on_batch 训练模型，并记录 loss 值
    loss = model.train_on_batch(x_train, y_train)
    losses.append(loss)

# 绘制 loss 曲线
plt.plot(losses)
plt.title('Training Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

这段代码会在训练过程中记录每个 epoch 的 loss 值，并使用 Matplotlib 绘制出 loss 曲线。

相关问题

d_loss_real = discriminator.train_on_batch([imgs_A, imgs_B], valid)

这也是一个深度学习模型中的训练步骤，使用了对抗生成网络(Generative Adversarial Networks, GANs)。train_on_batch()是Keras框架中Model类的一个方法，用于在一个batch上训练模型。

在这个训练步骤中，imgs_A和imgs_B是两个输入图像集合，valid是一个标签，表示这些图像是真实的。该训练步骤的目的是训练一个判别器网络，使其能够将真实的图像imgs_A和imgs_B与生成的图像区分开来。判别器网络的损失函数包括两部分，一部分是将真实图像判别为真实的损失，另一部分是将生成的图像判别为虚假的损失。该训练步骤的返回值是损失函数的值。

from datasets.pyro_dataset import PyroClientDataset from network import Unet from spine_localization_postprocessing import bb, bb_iou from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision from tensorflow_train_v2.dataset.dataset_iterator import DatasetIterator from tensorflow_train_v2.train_loop import MainLoopBase from tensorflow_train_v2.utils.data_format import get_batch_channel_image_size from tensorflow_train_v2.utils.loss_metric_logger import LossMetricLogger from tensorflow_train_v2.utils.output_folder_handler import OutputFolderHandler from tqdm import tqdm

这段代码看起来是一个深度学习项目的一部分。它导入了一些自定义的模块和库，包括PyroClientDataset、Unet、spine_localization_postprocessing、mixed_precision等。它还使用了一些来自TensorFlow的模块和函数，如DatasetIterator、MainLoopBase、LossMetricLogger等。代码中还使用了tqdm库来显示进度条。

这段代码的具体功能和用途可能需要查看其他部分的代码才能确定。