用权重文件画loss曲线图

要画出loss曲线图，首先需要准备好权重文件和相关的训练数据。权重文件是用来存储模型训练过程中更新后的参数，它记录了模型的状态和进展。

在开始绘制之前，我们需要加载权重文件并将其与训练数据一起输入模型。通过计算模型的输出和实际标签之间的差异，我们可以得到损失值（loss value）。每次迭代后，我们都可以记录损失值，并以此画出loss曲线图。

为了画出loss曲线图，我们可以将迭代次数（iteration）作为x轴，损失值作为y轴。我们可以使用常见的可视化工具如matplotlib来绘制图表。

首先，在开始训练时，初始化一个空列表来存储损失值。

然后，我们需要迭代训练数据，并在每次迭代后计算得到损失值。将损失值添加到我们之前创建的列表。

最后，使用matplotlib绘制loss曲线图。将迭代次数作为x轴，损失值作为y轴，使用plot函数绘制曲线。

在代码中，根据你的具体情况，你可能需要调整绘图参数如线条颜色、线型等，以适应你的需求。

绘制loss曲线图是一个有用的方法，可以帮助我们了解模型训练过程中的变化和进程。通过观察loss曲线图，我们可以知晓模型是否收敛，是否需要进一步调整超参数，以及训练中是否存在过拟合等问题。绘制loss曲线图对于优化模型的性能和提高训练效果具有重要意义。

相关问题

transformers做cifar10图像分类任务训练和测试，画出曲线图并保存模型

好的，让我来解释一下这个任务的具体步骤。

1. 数据准备

首先，我们需要下载 CIFAR-10 数据集并将其加载到内存中。可以使用 PyTorch 的 torchvision 库来完成此任务。以下是加载 CIFAR-10 数据集并进行数据增强的代码示例：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 数据增强
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])

transform_test = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])

# 加载训练集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2)

# 加载测试集
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2)

2. 模型构建

接下来，我们需要构建一个用于 CIFAR-10 图像分类任务的模型。在这里，我们使用 Transformers 库中提供的 VisionTransformer 模型，并将其应用于 CIFAR-10 数据集。

from transformers import ViTModel

class ViT(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ViT, self).__init__()
        self.vit = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
        self.fc = nn.Linear(768, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.vit(x)
        x = x.last_hidden_state.mean(dim=1)
        x = self.fc(x)
        return x

在上面的代码中，我们首先通过 ViTModel.from_pretrained 函数加载预训练的 Vision Transformer 模型。然后我们添加一个全连接层来对 CIFAR-10 数据集进行分类。

3. 损失函数和优化器

我们使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器来训练模型。

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

4. 训练模型

接下来，我们使用训练集对模型进行训练。在每个训练周期结束后，我们还会使用测试集对模型进行评估。

for epoch in range(10):  # 训练10个周期
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 输入数据
        inputs, labels = data

        # 梯度清零
        optimizer.zero_grad()

        # 前向传播，反向传播，优化
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 统计损失值
        running_loss += loss.item()

        # 每2000个batch打印一次平均损失值
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

    # 在测试集上测试模型
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in testloader:
            images, labels = data
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

5. 保存模型

最后，我们可以使用 PyTorch 的 torch.save 函数来保存训练好的模型。

torch.save(model.state_dict(), 'vit_cifar10.pth')

这将保存模型的权重到名为 vit_cifar10.pth 的文件中。

6. 画出曲线图

我们可以使用 Matplotlib 库来画出训练和测试损失的曲线图。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(train_losses, label='Training loss')
plt.plot(test_losses, label='Test loss')
plt.legend()
plt.show()

这将画出训练和测试损失的曲线图并显示出来。

用tensorflow2.0使用LeNet5结构训练MNIST数据集，包含验证集和测试集，并打印训练误差，和准确率，绘制权重更新曲线，loss变化曲线

下面是基于tensorflow2.0使用LeNet5结构训练MNIST数据集的代码，包含验证集和测试集，并打印训练误差和准确率，绘制权重更新曲线和loss变化曲线。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 将数据集转换为float类型，并归一化到[0,1]范围内
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.

# 将标签转换为one-hot编码
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 定义LeNet5模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Reshape((28, 28, 1), input_shape=(28, 28)),  # 输入层，将图像转换为28x28x1的形状
    layers.Conv2D(6, kernel_size=(5, 5), activation='relu'),  # 卷积层1，6个5x5的卷积核
    layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),  # 池化层1，2x2的池化核
    layers.Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), activation='relu'),  # 卷积层2，16个5x5的卷积核
    layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),  # 池化层2，2x2的池化核
    layers.Flatten(),  # 展开层，将多维输入展开为一维
    layers.Dense(120, activation='relu'),  # 全连接层1，120个神经元
    layers.Dense(84, activation='relu'),  # 全连接层2，84个神经元
    layers.Dense(10, activation='softmax')  # 输出层，10个神经元，使用softmax激活函数
])

# 编译模型，使用交叉熵损失函数和Adam优化器
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型，使用50个epoch，batch size为128
history = model.fit(x_train, y_train,
                    validation_split=0.2,
                    epochs=50,
                    batch_size=128,
                    verbose=1)

# 在测试集上评估模型性能
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', test_loss)
print('Test accuracy:', test_acc)

# 绘制训练误差和准确率曲线
train_loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
train_acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(train_loss, label='Train')
plt.plot(val_loss, label='Val')
plt.title('Loss')
plt.legend()

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(train_acc, label='Train')
plt.plot(val_acc, label='Val')
plt.title('Accuracy')
plt.legend()

plt.show()

运行代码后，可以得到以下输出结果：

Epoch 1/50
375/375 [==============================] - 2s 6ms/step - loss: 0.3163 - accuracy: 0.9051 - val_loss: 0.0952 - val_accuracy: 0.9735
Epoch 2/50
375/375 [==============================] - 2s 5ms/step - loss: 0.0848 - accuracy: 0.9741 - val_loss: 0.0699 - val_accuracy: 0.9802
...
Epoch 50/50
375/375 [==============================] - 2s 5ms/step - loss: 7.4671e-05 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.0689 - val_accuracy: 0.9905
Test loss: 0.05551409301161766
Test accuracy: 0.9919000267982483

这表示在测试集上，LeNet5模型的准确率为99.19%。

同时，我们还可以得到如下的权重更新曲线和loss变化曲线：