在pytorch中写一个一维卷积神经网络,并画出随着迭代次数变化的准确度和损失的曲线
时间: 2023-04-05 14:03:40 浏览: 82
好的,这个问题我可以回答。以下是一维卷积神经网络的代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = nn.Linear(16*50, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = x.view(-1, 16*50)
x = self.fc1(x)
return x
```
接下来是画出随着迭代次数变化的准确度和损失的曲线的代码:
```
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_curve(train_loss, train_acc, val_loss, val_acc):
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(train_loss, label='train')
plt.plot(val_loss, label='validation')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(train_acc, label='train')
plt.plot(val_acc, label='validation')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()
```
你可以使用这些代码来实现你的需求。
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