pytorch绘制loss

在PyTorch中，可以使用Matplotlib库来绘制训练过程中的损失(loss)曲线。根据给出的代码，可以看出绘制损失曲线的方法是通过将每次epoch的损失值存储在一个列表中，然后使用Matplotlib的plot函数来绘制曲线。

具体步骤如下：
1. 创建一个空列表`Loss_list`，用于存储每次epoch的损失值。
2. 在每次epoch结束时，将损失值添加到`Loss_list`中。
3. 使用Matplotlib的plot函数绘制曲线，其中x轴为epoch的取值范围，y轴为对应的训练损失值。
4. 设置图表的标题、x轴和y轴的标签等。
5. 使用savefig函数保存绘制的曲线为图片。
6. 使用show函数显示绘制的曲线。

以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个空列表来存储每次epoch的损失值
Loss_list = []

# 在每次epoch结束时，将损失值添加到Loss_list中
# ...

# 使用Matplotlib绘制损失曲线
x1 = range(1, epoch - 1)
y1 = Loss_list

plt.title('Train loss vs. epoches', fontsize=20)
plt.plot(x1, y1, '.-')
plt.xlabel('epoches', fontsize=20)
plt.ylabel('Train loss', fontsize=20)
plt.grid()

# 保存绘制的曲线为图片
plt.savefig("./lossAndacc/Train_loss.png")

# 显示绘制的曲线
plt.show()

同时，根据给出的代码，可以看到还有绘制准确率(acc)曲线的方法，原理与绘制损失曲线相似，只需将准确率值添加到另一个列表中，然后调用相应的绘制函数即可。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch绘制loss和accuracy曲线](https://blog.csdn.net/t18438605018/article/details/121895338)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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