python画损失率折线图

以下是一个Python画损失率折线图的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

epochs = range(0,4)
loss = [1.1,1.4,0.8,0.6]

plt.plot(epochs, loss, color='black', label='loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training Loss')
plt.legend()

plt.show()
print('finishing training')

这个例子中，我们使用了Matplotlib库来绘制折线图。我们首先定义了x轴的值epochs和y轴的值loss，然后使用plt.plot()函数来绘制折线图。我们还使用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数来设置x轴和y轴的标签，使用plt.title()函数来设置图表的标题，使用plt.legend()函数来添加图例。最后，我们使用plt.show()函数来显示图表，并输出“finishing training”表示训练已经完成。

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PyTorch画出mnist损失率折线图

要画出MNIST数据集的损失率折线图，你可以使用PyTorch的torchvision和matplotlib库来实现。首先，你需要加载MNIST数据集并定义一个神经网络模型。然后，你可以使用训练过程中的损失值来绘制损失率折线图。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用PyTorch和matplotlib来画出MNIST数据集的损失率折线图：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载MNIST数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

# 训练模型并记录损失值
losses = \[\]
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_dataset, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    losses.append(running_loss / len(train_dataset))

# 绘制损失率折线图
plt.plot(losses)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('MNIST Loss Curve')
plt.show()

这段代码首先加载了MNIST数据集，并定义了一个简单的神经网络模型。然后，使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行训练，并记录每个epoch的损失值。最后，使用matplotlib库绘制损失率折线图。

希望这个示例代码能帮助你画出MNIST数据集的损失率折线图。如果你有任何其他问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [实验十一、使用PyTorch训练MNIST数据集上的卷积神经网络](https://blog.csdn.net/qq_42440859/article/details/125081114)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

帮我用python画一个柱状图，要求包括2类（a和b），每类三个柱（时间，准确率，损失），虚拟数据就可以

好的，我可以帮你用Python画一个柱状图。以下是一个示例代码，你可以根据自己的需求进行修改：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 虚拟数据
a_time = [1, 2, 3]
a_accuracy = [0.8, 0.85, 0.9]
a_loss = [0.1, 0.05, 0.01]

b_time = [1, 2, 3]
b_accuracy = [0.7, 0.75, 0.8]
b_loss = [0.2, 0.15, 0.1]

# 设置图形大小
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))

# 添加子图
ax1 = fig.add_subplot(1, 3, 1)
ax2 = fig.add_subplot(1, 3, 2)
ax3 = fig.add_subplot(1, 3, 3)

# 绘制柱状图
ax1.bar(a_time, a_accuracy, color='blue', alpha=0.5)
ax2.bar(a_time, a_loss, color='green', alpha=0.5)
ax3.bar(b_time, b_accuracy, color='red', alpha=0.5)

# 设置坐标轴标签
ax1.set_xlabel('Time')
ax1.set_ylabel('Accuracy')

ax2.set_xlabel('Time')
ax2.set_ylabel('Loss')

ax3.set_xlabel('Time')
ax3.set_ylabel('Accuracy')

# 设置图例
ax1.legend(['a'])

ax2.legend(['a'])

ax3.legend(['b'])

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，将会得到一个包含2类（a和b），每类三个柱（时间，准确率，损失）的柱状图。你可以根据自己的需求进行修改，例如修改数据、颜色、标签等等。