请用PYTHON代码写一个可以画出FairMOT的loss曲线的工具

时间: 2023-02-28 12:43:56 浏览: 27
您可以使用Matplotlib库来画出FairMOT的loss曲线。 以下是一个示例代码: ``` import matplotlib.pyplot as plt def plot_loss(losses): plt.plot(losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Loss') plt.title('FairMOT Loss Curve') plt.show() # 假设您有一个名为"losses"的列表,其中包含每次迭代的loss值 plot_loss(losses) ``` 该代码将绘制以迭代次数为x轴,loss值为y轴的图表,并显示图表标题“FairMOT Loss Curve”。
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请帮我用python语言写一个画loss曲线的代码

当然可以,下面是一个简单的Python代码段,用于帮助您画一个loss曲线: ```python import matplotlib.pyplot as plt losses = [0.5, 0.3, 0.2, 0.1, 0.05, 0.03, 0.02, 0.01] # 您的loss数据 plt.plot(losses) plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.show() ``` 您可以将您的loss数据存储在名为"losses"的列表中,然后将其传递给plt.plot函数,从而生成loss曲线。注意,这只是非常简单的例子,您可以添加更多的设置,以使您的曲线更具吸引力。希望这可以帮助您开始。

帮我用python写一个可以画出玫瑰花的代码

好的,以下是可以画出玫瑰花的 Python 代码: import turtle import math # 设置画布大小和背景颜色 turtle.setup(800, 600) turtle.bgcolor("black") # 设置画笔颜色和宽度 turtle.color("red") turtle.width(2) # 循环画出玫瑰花 for i in range(, 360): # 将角度转换为弧度 angle = i * math.pi / 180 # 计算玫瑰花的极坐标方程 r = 200 * math.sin(6 * angle) x = r * math.cos(angle) y = r * math.sin(angle) # 将笔移动到对应的坐标点 turtle.goto(x, y) # 绘制点 turtle.dot() # 隐藏画笔 turtle.hideturtle() # 等待用户关闭窗口 turtle.done()

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下面是一个简单的模糊神经网络预测三分类的 Python 代码,并画出 loss 曲线、accuracy 曲线和 auc 曲线。 import numpy as np import skfuzzy as fuzz from sklearn.metrics import roc_auc_score, accuracy_score import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数据 X = np.random.rand(100, 4) y = np.random.randint(0, 3, 100) # 划分训练集和测试集 n_samples = X.shape[0] n_train = int(n_samples * 0.8) train_X, train_y = X[:n_train], y[:n_train] test_X, test_y = X[n_train:], y[n_train:] # 构建模糊神经网络 cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None) # 预测测试集 test_u, _, _, _, _, _, _ = fuzz.cluster.cmeans_predict(test_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000) test_predictions = np.argmax(test_u, axis=0) # 计算 metrics test_accuracy = accuracy_score(test_y, test_predictions) test_auc = roc_auc_score(test_y, test_u.T) # 打印结果 print('Accuracy:', test_accuracy) print('AUC:', test_auc) # 计算 loss 曲线、accuracy 曲线和 auc 曲线 n_iterations = 100 loss_curve = [] accuracy_curve = [] auc_curve = [] for i in range(n_iterations): cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None) train_u, _, _, _, _, _, _ = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000) train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0) train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_predictions) train_auc = roc_auc_score(train_y, train_u.T) loss = np.sum((train_u - train_y) ** 2) loss_curve.append(loss) accuracy_curve.append(train_accuracy) auc_curve.append(train_auc) # 画出 loss 曲线、accuracy 曲线和 auc 曲线 plt.plot(loss_curve) plt.title('Loss Curve') plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Loss') plt.show() plt.plot(accuracy_curve) plt.title('Accuracy Curve') plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Accuracy') plt.show() plt.plot(auc_curve) plt.title('AUC Curve') plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('AUC') plt.show() 上述代码中,我们使用了 skfuzzy 库来构建模糊神经网络,并使用 roc_auc_score 和 accuracy_score 函数来计算 metrics。我们还使用 matplotlib 库来画出 loss 曲线、accuracy 曲线和 auc 曲线。

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