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 16:24:30 浏览: 10
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。
相关问题
lr = 0.03 num_epochs = 3 net = linreg loss = squared_loss
这看起来像是一个简单的线性回归模型的训练设置。lr表示学习率(learning rate),num_epochs表示训练轮数,net表示模型,loss表示损失函数。
lr = 0.03表示学习率为0.03,这是指模型在每次迭代时沿着损失函数梯度下降的方向调整参数的程度大小。较大的学习率可以让模型更快地收敛,但也可能导致超过最优点而震荡。
num_epochs = 3表示训练轮数为3,即模型会循环三次整个数据集进行训练。
net = linreg表示使用线性回归模型。
loss = squared_loss表示使用均方误差损失函数,也称为平方损失函数,是回归问题中常用的损失函数之一。
print(minist_model.history) Loss = minist_model.history['loss']val_loss = minist_model.history['val_loss'] accuracy = minist_model.historyl'accuracy']val_accuracy = minist_model.history['val_accuracy']print(loss) def draw_loss(loss, al_loss):
To draw the loss curve, you can use the matplotlib library in Python. Here's an example code snippet:
```
import matplotlib.pyplot as plt
def draw_loss(loss, val_loss):
epochs = range(1, len(loss) + 1)
plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()
```
You can then call this function with your `loss` and `val_loss` arrays to visualize the loss curve. For example:
```
draw_loss(loss, val_loss)
```
This will show a plot with the training loss and validation loss for each epoch.