如何动态的绘制acc-loss图
时间: 2024-01-11 11:06:04 浏览: 22
要动态绘制准确率和损失值的图表,可以使用第三方库如 `matplotlib.animation` 来实现。以下是一个示例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
# 创建空的列表来保存准确率和损失值
train_accuracy = []
train_loss = []
# 创建图表和子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
# 定义更新函数,用于更新图表数据
def update(epoch):
# 清空子图内容
ax1.cla()
ax2.cla()
# 绘制准确率图
ax1.plot(range(epoch+1), train_accuracy[:epoch+1], label='Train Accuracy')
ax1.set_xlabel('Epochs')
ax1.set_ylabel('Accuracy')
ax1.set_title('Training Accuracy')
ax1.legend()
# 绘制损失值图
ax2.plot(range(epoch+1), train_loss[:epoch+1], label='Train Loss')
ax2.set_xlabel('Epochs')
ax2.set_ylabel('Loss')
ax2.set_title('Training Loss')
ax2.legend()
# 创建动画对象,并指定更新函数和帧数
animation = FuncAnimation(fig, update, frames=num_epochs, interval=200)
# 显示动画
plt.show()
```
在这段代码中,我们创建了一个 `FuncAnimation` 对象,并指定了更新函数 `update` 和帧数 `num_epochs`。在每一帧中,我们清空子图内容,然后根据当前的 epoch 数组绘制准确率和损失值图。最后,我们使用 `plt.show()` 显示动画。您可以根据自己的训练代码和需求进行相应的修改。请注意,这段代码仅展示了一个简单的动态绘图示例,实际使用时可能需要根据情况进行适当的调整。