python输出卷积神经网络训练曲线
时间: 2023-06-30 19:06:25 浏览: 51
要输出卷积神经网络的训练曲线,通常需要使用一些可视化工具。以下是一个简单的例子,使用TensorFlow和Matplotlib来输出训练和验证的准确率和损失值曲线。
```python
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 数据预处理
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images / 255.0
# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,
validation_data=(test_images, test_labels))
# 输出训练曲线
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.5, 1])
plt.legend()
plt.show()
# 输出损失值曲线
plt.plot(history.history['loss'], label='loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.ylim([0, 1])
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码会输出两个图表,一个是训练和验证准确率的曲线,另一个是训练和验证损失值的曲线。这些曲线可以帮助你了解训练的进展情况,以及模型的性能表现。