我使用unet进行模型训练，想输出loss曲线，如何实现

在使用UNet训练模型时，可以使用TensorFlow的Callback功能来输出loss曲线。Callback是TensorFlow中的一个API，它允许您在训练期间执行操作，例如在每个epoch之后计算并输出loss曲线。以下是一个简单的示例：

from tensorflow.keras.callbacks import Callback
import matplotlib.pyplot as plt

class LossHistory(Callback):
    def on_train_begin(self, logs={}):
        self.losses = []

    def on_epoch_end(self, batch, logs={}):
        self.losses.append(logs.get('loss'))
        plt.plot(self.losses)
        plt.title('Model Loss')
        plt.ylabel('Loss')
        plt.xlabel('Epoch')
        plt.show()

在训练模型时，将这个Callback作为参数传递给fit()函数即可：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[LossHistory()])

每个epoch结束时，LossHistory回调会将loss值添加到列表中，并绘制loss曲线。您可以根据需要自定义回调函数，并在每个epoch结束时执行任何操作。