在pytorch中 怎么把训练的loss保存成plt.figure

要将训练的损失保存为`plt.figure`，你可以使用Matplotlib库来实现。首先，你需要将训练过程中的损失值存储在一个列表中，然后使用Matplotlib库来可视化这些损失值。

以下是一个示例代码，展示了如何将训练的损失保存为`plt.figure`：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设loss_values是训练过程中的损失值列表
loss_values = [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]

# 创建一个新的figure
plt.figure()

# 绘制损失值曲线
plt.plot(loss_values)

# 添加标题和轴标签
plt.title('Training Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')

# 显示图形
plt.show()

# 保存图形为图片文件
plt.savefig('training_loss.png')

在上述代码中，首先导入了Matplotlib库，并假设`loss_values`是一个包含训练过程中的损失值的列表。然后，创建一个新的figure对象，并使用`plt.plot(loss_values)`绘制了损失值曲线。接着，添加了标题和轴标签。最后，通过`plt.show()`显示图形，并使用`plt.savefig('training_loss.png')`将图形保存为名为`training_loss.png`的图片文件。

请注意，你需要确保已经安装了Matplotlib库，并正确配置了相关环境。