pytorch并排画两个折线图
时间: 2023-11-13 11:09:51 浏览: 49
可以使用Matplotlib库来实现在同一个图中绘制两个折线图的功能。以下是一个简单的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# 绘图
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
# 图例
plt.legend()
# 标题和坐标轴
plt.title('Sin and Cos Graph')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
# 显示图形
plt.show()
```
该代码首先生成了两个数组`y1`和`y2`,分别代表正弦和余弦函数的取值。然后使用`plt.plot()`函数在同一个图中绘制这两个函数的折线图,并使用`label`参数为它们分别命名。接下来使用`plt.legend()`函数显示图例。最后加上标题和坐标轴标签,并使用`plt.show()`函数显示图形。
可以根据实际需要修改数据和图形属性,来得到符合要求的折线图。
相关问题
pytorch画多折线图
在PyTorch中,可以使用matplotlib库来画多折线图。下面是一个简单的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
# 创建x轴数据
x = torch.linspace(0, 10, 100)
# 创建y轴数据
y1 = torch.sin(x)
y2 = torch.cos(x)
y3 = torch.tan(x)
# 绘制多折线图
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.plot(x, y3, label='tan(x)')
# 添加图例
plt.legend()
# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Multiple Line Plot')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码首先导入了matplotlib和torch库。然后,使用torch.linspace函数创建了x轴数据,从0到10生成100个点。接下来,使用torch的数学函数生成了三条不同的曲线数据,分别是sin(x)、cos(x)和tan(x)。最后,使用plt.plot函数绘制了这三条曲线,并使用plt.legend函数添加了图例。然后,使用plt.title、plt.xlabel和plt.ylabel函数添加了标题和坐标轴标签。最后,使用plt.show函数显示图形。
PyTorch画出mnist损失率折线图
要画出MNIST数据集的损失率折线图,你可以使用PyTorch的torchvision和matplotlib库来实现。首先,你需要加载MNIST数据集并定义一个神经网络模型。然后,你可以使用训练过程中的损失值来绘制损失率折线图。
下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用PyTorch和matplotlib来画出MNIST数据集的损失率折线图:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载MNIST数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
model = Net()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
# 训练模型并记录损失值
losses = \[\]
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_dataset, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
losses.append(running_loss / len(train_dataset))
# 绘制损失率折线图
plt.plot(losses)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('MNIST Loss Curve')
plt.show()
```
这段代码首先加载了MNIST数据集,并定义了一个简单的神经网络模型。然后,使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行训练,并记录每个epoch的损失值。最后,使用matplotlib库绘制损失率折线图。
希望这个示例代码能帮助你画出MNIST数据集的损失率折线图。如果你有任何其他问题,请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [实验十一、使用PyTorch训练MNIST数据集上的卷积神经网络](https://blog.csdn.net/qq_42440859/article/details/125081114)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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