编写画图loss损失图的代码

在Python中，通常使用matplotlib库来创建损失（Loss）曲线图。下面是一个简化的例子，说明如何在每次迭代之后将损失值添加到列表中，然后在每个epochs结束时更新损失图：

import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经有了loss_list存储每个批次的平均损失
loss_list = []

def train_loop(model, data_loader, epochs, device):
    for epoch in range(epochs):
        running_loss = 0.0
        for inputs, labels in data_loader:
            # 其他训练步骤...

            # 算法中loss的计算和更新
            loss_value = calculate_loss(outputs, labels)  # 假设calculate_loss是你定义的函数
            running_loss += loss_value.item()

        # 计算整个epoch的平均损失
        epoch_loss = running_loss / len(data_loader)
        loss_list.append(epoch_loss)

        # 创建或更新损失图像
        if epoch % 10 == 0:  # 每10个epochs画一次图
            plt.cla()  # 清除之前的内容
            plt.plot(loss_list, label=f'Epoch {epoch+1}')
            plt.xlabel('Iterations')
            plt.ylabel('Loss')
            plt.legend()
            plt.pause(0.1)  # 保持画面更新
            plt.show(block=False)  # 非阻塞显示

# 在train_loop函数中插入你实际的训练步骤，比如forward pass和backward pass

# 调用train_loop函数，传入你的model, 数据加载器, 期望的epochs数和设备
train_loop(your_model, your_data_loader, epoches, 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

这个代码将在每个epoch后更新损失图，每次更新会清除之前的图内容并添加新的数据点。注意这只是一个基础示例，实际应用中可能需要更复杂的控制结构和错误处理。