plt.xlabel('Epoch'); plt.ylabel('Loss'); plt.plot(CNNlosses); plt.show();
时间: 2023-09-10 10:15:56 浏览: 49
这段代码用于绘制训练过程中模型损失函数的变化曲线。
1. 调用 `plt.xlabel('Epoch')` 和 `plt.ylabel('Loss')` 分别设置 X 轴和 Y 轴的标签。
2. 调用 `plt.plot(CNNlosses)` 将损失函数的变化曲线绘制出来。`CNNlosses` 是一个列表,记录了每个 epoch 训练过程中的损失函数值。
3. 调用 `plt.show()` 显示绘制的图像。
通过这个绘图,我们可以直观地看到模型在训练过程中损失函数的变化情况,从而判断模型的训练效果是否良好。如果损失函数随着训练次数的增加而逐渐减小,那么说明模型正在逐渐学习到数据集的特征,训练效果良好;反之,如果损失函数的变化不明显或者逐渐增大,说明模型训练效果不佳,需要进一步调整超参数或者改进模型结构。
相关问题
plt.plot(train_loss) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show() 为什么画出来的图没有曲线?
可能是因为缺少`plt.plot()`函数中的第一个参数`x`,导致`plt.plot()`函数无法确定要绘制的横坐标。一般情况下,`plt.plot()`函数的参数会是两个列表,分别表示横坐标和纵坐标的数据。如果只传入一个列表,则该列表默认作为纵坐标的数据,横坐标则默认为该列表的下标。
因此,建议将代码修改为如下形式:
```
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(len(train_loss)) # 横坐标为下标
plt.plot(x, train_loss)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()
```
其中`x`为横坐标的数据,这里使用`range()`函数生成了一个与`train_loss`长度相同的整数列表。这样就能够正确绘制出损失曲线了。
# 绘制训练集和验证集的损失曲线 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练集和验证集的准确率曲线 plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.title('Model Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show()将"figure 1"名字改为"xxx"
可以使用plt.figure()函数来创建一个新的图形,然后在绘制完曲线后使用plt.title()函数来设置图形的名称。
例如:
```
plt.figure()
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('xxx') # 将图形的名称改为"xxx"
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()
plt.figure()
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('xxx') # 将图形的名称改为"xxx"
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()
```
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