怎么调用jupyter中的损失变化图像

您可以使用 matplotlib 库来在 Jupyter 中绘制损失变化图像。首先，您需要在代码中导入 matplotlib 库和您使用的深度学习框架库（如TensorFlow、PyTorch等），然后在训练过程中记录损失值并将其传递给 matplotlib 的 plot 函数。最后，通过调用 show 函数来显示图像。以下是一个示例代码片段：

import matplotlib.pyplot as plt
import torch

losses = []

# 在训练过程中记录损失值
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        loss = train_step(inputs, labels) # 自定义训练函数
        losses.append(loss.item())

# 使用 matplotlib 绘制损失变化图像
plt.plot(losses)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training Loss')
plt.show()

请注意，这只是一个示例代码片段，并且您需要根据您的代码和框架来自定义绘图过程。