def draw_acc_loss(acc_list, loss_list, epochs): """ Functions used to plot accuracy and loss values """ host = host_subplot(111) plt.subplots_adjust(right=0.8) par1 = host.twinx() host.set_xlabel("epochs") host.set_ylabel("test-loss") par1.set_ylabel("test-accuracy") p1, = host.plot(range(epochs), loss_list, label="loss") p2, = par1.plot(range(epochs), acc_list, label="accuracy") host.legend(loc=5) host.axis["left"].label.set_color(p1.get_color()) par1.axis["right"].label.set_color(p2.get_color()) host.set_xlim([0, epochs - 1]) par1.set_ylim([0, 1]) plt.draw() plt.show()

时间: 2024-04-18 07:24:30 浏览: 155
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BP_Adaboost的强分类器程序设计

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这是一个用于绘制准确率和损失值曲线的函数。该函数接受三个参数:acc_list(准确率列表)、loss_list(损失值列表)和epochs(训练轮数)。 在函数内部,首先创建一个主图和一个次坐标图,用于分别显示损失值和准确率。通过调整子图的位置,使得次坐标图在主图旁边。 接下来,设置横轴标签为"epochs",纵轴标签分别为"test-loss"和"test-accuracy"。 然后,使用plot函数绘制损失值和准确率曲线。通过range(epochs)生成横轴的坐标,将loss_list和acc_list作为纵轴的数据。将损失值曲线和准确率曲线分别赋值给p1和p2。 接着,使用legend函数在图例中显示损失值曲线和准确率曲线的标签。 调整主图和次坐标图的轴标签颜色,使得与对应曲线的颜色一致。 设置横轴范围为0到epochs-1,纵轴范围为0到1。 最后,使用draw函数绘制图形,并使用show函数显示图像。 这个函数可以方便地将训练过程中的准确率和损失值可视化,帮助我们更好地理解模型的训练情况和性能表现。
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# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from dataset.mnist import load_mnist from two_layer_net import TwoLayerNet # 读入数据 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True) network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10) iters_num = 10000 # 适当设定循环的次数 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 learning_rate = 0.1 train_loss_list = [] train_acc_list = [] test_acc_list = [] iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1) for i in range(iters_num): batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size) x_batch = x_train[batch_mask] t_batch = t_train[batch_mask] # 计算梯度 #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch) grad = network.gradient(x_batch, t_batch) # 更新参数 for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'): network.params[key] -= learning_rate * grad[key] loss = network.loss(x_batch, t_batch) train_loss_list.append(loss) if i % iter_per_epoch == 0: train_acc = network.accuracy(x_train, t_train) test_acc = network.accuracy(x_test, t_test) train_acc_list.append(train_acc) test_acc_list.append(test_acc) print("train acc, test acc | " + str(train_acc) + ", " + str(test_acc)) # 绘制图形 markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(len(train_acc_list)) plt.plot(x, train_acc_list, label='train acc') plt.plot(x, test_acc_list, label='test acc', linestyle='--') plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()什么意思

def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = torch.Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to states # - doing a training_step # - appending the current loss to the losses list # - update the running_mean for logging states.append(net.state_dict()) optimizer.zero_grad() output = net(batch) batch_loss = loss_function(output, batch.target) batch_loss.backward() optimizer.step() losses.append(batch_loss.item()) running_mean = (running_mean * j + batch_loss.item()) / (j + 1) if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean, "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: val_loss = 0. with torch.no_grad(): for val_batch in val_loader: val_output = net(val_batch) val_loss += loss_function(val_output, val_batch.target).item() val_loss /= len(val_loader) val_losses.append(val_loss) pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states net = get_OneFCNet() epochs = 10 optimizer = GD(net.parameters(), 0.002) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() losses, states = the_loop(net, optimizer, gd_data_loader, epochs=epochs) fig = plot_losses(losses) iplot(fig)这是之前的代码怎么修改这段代码的错误?

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