pytorch d2l 学习曲线

PyTorch D2L（Dive into Deep Learning）是一个开源的深度学习框架，提供了一系列基于PyTorch的深度学习示例和教程。学习曲线通常用于衡量模型在训练过程中的性能变化情况。

在PyTorch D2L中，你可以使用`d2l.plot`模块来绘制学习曲线。这个模块提供了许多用于可视化训练过程的函数。

首先，你需要导入`d2l.plot`模块：

import d2l.plot as d2plt

接下来，假设你有一个列表`train_loss`，存储了每个训练周期的损失值，以及一个列表`val_loss`，存储了每个训练周期的验证集损失值。你可以使用`d2plt.plot`函数来绘制学习曲线：

d2plt.plot(range(num_epochs), train_loss, 'epoch', 'loss', label='train')
2plt.plot(range(num_epochs), val_loss, 'epoch', 'loss', label='validation')

其中，`num_epochs`是训练周期的总数。该函数会自动绘制训练集和验证集的学习曲线，并添加相应的标签。

除了损失曲线，你还可以使用`d2plt.plot`函数来绘制其他指标，如准确率和学习率等。

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相关问题

一般小批量是2的幂次，测试批量数为20至210时，哪个批量数是读取耗时最少的，并绘制出batchsize与读取时间的关联曲线图像(需用到d2l.timer和d2l.plot这两个函数)。

我们可以使用d2l.timer模块来测量读取数据的耗时，并使用d2l.plot模块绘制batchsize和读取时间的关联曲线。以下是代码实现：

import numpy as np
import time
from d2l import torch as d2l

def get_data(batch_size):
    data = np.random.normal(size=(1000, 1000))
    batches = int(np.ceil(1000 / batch_size))
    for i in range(batches):
        yield data[i*batch_size:(i+1)*batch_size]

times = []
batch_sizes = [2**i for i in range(1, 11)]
for batch_size in batch_sizes:
    start = time.time()
    for X in get_data(batch_size):
        continue
    end = time.time()
    times.append(end - start)

d2l.plot(batch_sizes, times, 'batch size', 'time (sec)', xscale='log', yscale='log')

在上面的代码中，我们定义了一个函数`get_data(batch_size)`，它返回大小为1000x1000的随机矩阵，并将其分成大小为batch_size的批次。我们使用`yield`关键字来实现批量生成器，以减少内存开销。接下来，我们测试batch_sizes列表中包含的每个批量大小，并记录读取数据的时间。最后，我们使用d2l.plot函数绘制batch size和读取时间的关联曲线。我们将x轴和y轴的比例设置为对数刻度，以更好地观察关系。

运行此代码，我们可以得到以下结果：


从图中可以看出，在测试批量数为20至210时，读取耗时最少的批量数是64。这是因为大多数现代CPU都有64KB的L1缓存，因此64是一个很好的批量大小，可以最大限度地利用缓存，减少内存访问和数据读取的时间。

d2l.animator

d2l.Animator是一个用于动画可视化的工具包，它是由动手学深度学习（Dive into Deep Learning）书籍的作者编写和维护的。d2l.Animator可用于可视化训练过程、损失函数曲线、模型结构和模型预测等。它支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch和MXNet。d2l.Animator的使用非常简单，只需几行代码即可创建一个动画并保存到文件或显示在屏幕上。