resnet模型训练模型绘图

根据提供的引用内容，我们可以使用DistributedDataParallel实现单机多卡并行训练resnet50模型。在训练完成后，我们可以使用matplotlib库绘制训练过程中的损失和准确率曲线图。具体步骤如下：

1.首先，我们需要安装matplotlib库。可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib

2.在训练过程中，我们需要记录每个epoch的训练损失和准确率。可以使用以下代码实现：

train_loss_list = []
train_acc_list = []

for epoch in range(num_epochs):
    # 训练代码
    train_loss, train_acc = train(...)
    train_loss_list.append(train_loss)
    train_acc_list.append(train_acc)

3.在训练完成后，我们可以使用以下代码绘制损失和准确率曲线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练损失曲线图
plt.plot(train_loss_list)
plt.title('Train Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

# 绘制训练准确率曲线图
plt.plot(train_acc_list)
plt.title('Train Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()

这样就可以得到训练过程中的损失和准确率曲线图了。