acc/loss图是干什么用的

acc/loss图通常用于评估机器学习模型的性能。acc指模型的准确率，loss指模型的损失函数。通过绘制acc/loss图，可以了解模型在训练过程中的准确率和损失函数的变化情况，从而判断模型的训练效果。如果准确率随着训练次数的增加而增加，损失函数随着训练次数的增加而减小，那么说明模型的训练效果良好。如果acc/loss图呈现出拐点或者震荡，可能需要对模型进行调参或者修改模型结构，以提高模型的性能。

相关问题

python 糖尿病疾病检测acc/loss内嵌界面曲线

在Python中，我们可以使用matplotlib库来进行糖尿病疾病检测的准确率（accuracy）和损失函数（loss）内嵌界面曲线的绘制。

首先，我们需要导入matplotlib库和相关的数据处理库，例如numpy和pandas。然后，我们可以加载糖尿病数据集，并将其分为训练集和测试集。

接下来，我们可以使用机器学习算法进行建模，例如逻辑回归、支持向量机等。在训练模型的过程中，我们可以记录每个epoch的训练准确率和损失函数值。

一种常见的做法是使用一个列表来存储每个epoch的准确率和损失函数值，例如acc_list和loss_list。每次迭代后，我们将当前epoch的准确率和损失函数值添加到对应的列表中。

最后，我们可以使用matplotlib库的plot函数将准确率和损失函数的曲线画在内嵌界面上。具体来说，我们可以创建一个Figure对象，并使用subplot函数在Figure对象上创建两个子图，分别用于绘制准确率和损失函数曲线。然后，我们可以使用plot函数在每个子图上绘制准确率和损失函数的曲线。在最后，我们可以使用show函数显示内嵌界面，展示准确率和损失函数曲线。

综上所述，我们可以使用Python中的matplotlib库来绘制糖尿病疾病检测的准确率和损失函数内嵌界面曲线。如有需要，我们可以进行进一步的优化和美化，例如添加图例、坐标轴标签等。

pytorch画acc和loss曲线图

可以使用 matplotlib 库在 PyTorch 中绘制 acc 和 loss 曲线图。首先需要在训练过程中记录 acc 和 loss 的数值，然后使用 matplotlib 的 plot 函数绘制曲线图即可。代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 在训练过程中记录 acc 和 loss
train_acc = []
train_loss = []
# ...
train_acc.append(acc)
train_loss.append(loss)

# 绘制 acc 曲线图
plt.plot(train_acc)
plt.title('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()

# 绘制 loss 曲线图
plt.plot(train_loss)
plt.title('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

请确保在训练过程中记录 acc 和 loss，并在绘图时使用相应的数值。