torch绘制训练图

要使用torch绘制训练图，你可以使用Visdom这个工具。Visdom是一个用于创建实时可视化的Python库，可以用于监视和记录训练过程中的损失和准确率等指标。你可以在训练过程中使用Visdom来实时绘制这些指标的变化。

首先，你需要安装Visdom库。你可以使用以下命令来安装Visdom:

pip install visdom

然后，你可以在代码中导入Visdom库，并创建一个Visdom对象:

import visdom
viz = visdom.Visdom()

接下来，你可以在训练过程中使用`viz.line`函数来绘制损失和准确率的变化。例如，你可以在每个训练迭代中调用`viz.line`函数来更新图表:

viz.line(X=torch.Tensor(\[epoch\]), Y=torch.Tensor(\[loss\]), win='loss', update='append', opts=dict(title='Loss'))
viz.line(X=torch.Tensor(\[epoch\]), Y=torch.Tensor(\[accuracy\]), win='accuracy', update='append', opts=dict(title='Accuracy'))

在上面的代码中，`X`参数表示x轴的值，`Y`参数表示y轴的值，`win`参数表示图表的名称，`update`参数表示更新图表的方式，`opts`参数可以用来设置图表的标题和其他选项。

通过使用Visdom，你可以实时地观察训练过程中损失和准确率的变化，从而更好地了解模型的训练情况。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch使用Visdom绘制训练过程曲线](https://blog.csdn.net/qq_41990294/article/details/129087522)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Torch网络结构/训练过程可视化](https://blog.csdn.net/Vertira/article/details/127324727)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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