pytorch中用于存储的loss,acc的叫什么

在PyTorch中，通常使用变量或张量来存储损失（loss）和准确率（accuracy）的结果。

损失通常是一个标量值，表示模型的预测与真实标签之间的差异。可以使用一个变量或张量来存储损失值。

准确率通常是一个百分比值，表示模型在给定数据集上的预测准确性。同样，可以使用一个变量或张量来存储准确率值。

具体的命名方式可以根据个人偏好而定，例如可以使用loss_var或loss_tensor来表示损失，使用acc_var或acc_tensor来表示准确率。

相关问题

pytorch画acc和loss曲线图

可以使用 matplotlib 库在 PyTorch 中绘制 acc 和 loss 曲线图。首先需要在训练过程中记录 acc 和 loss 的数值，然后使用 matplotlib 的 plot 函数绘制曲线图即可。代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 在训练过程中记录 acc 和 loss
train_acc = []
train_loss = []
# ...
train_acc.append(acc)
train_loss.append(loss)

# 绘制 acc 曲线图
plt.plot(train_acc)
plt.title('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()

# 绘制 loss 曲线图
plt.plot(train_loss)
plt.title('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

请确保在训练过程中记录 acc 和 loss，并在绘图时使用相应的数值。

pytorch画acc和loss曲线

好的，关于这个问题，您可以使用matplotlib库绘制acc和loss曲线，具体操作可以参考类似于以下的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 训练过程中的acc和loss数据
train_loss = [0.1, 0.2, 0.15, 0.08, 0.05]
train_acc = [0.9, 0.8, 0.85, 0.92, 0.95]

# 定义绘图函数
def plot_curve(x,y,title):
    plt.plot(x,y)
    plt.title(title)
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.ylabel('Value')
    plt.show()

# 绘制训练过程中的loss曲线
plot_curve(range(1,6), train_loss, 'Train Loss')

# 绘制训练过程中的acc曲线
plot_curve(range(1,6), train_acc, 'Train Acc')

希望以上代码能够帮助您绘制出您所需要的acc和loss曲线。