plt.plot(history.history['accuracy']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练loss plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show()

时间: 2023-06-17 19:07:34 浏览: 47
这段代码用于绘制训练过程中模型的准确率和损失函数变化情况。 第一个 plt.plot() 绘制了模型的准确率变化情况,其中 history.history['accuracy'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的准确率。 第二个 plt.plot() 绘制了模型的损失函数变化情况,其中 history.history['loss'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的损失函数值。 通过观察这两个图像,我们可以了解模型在训练过程中的表现情况,以及是否存在过拟合或欠拟合等问题。
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# 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() ```

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练loss plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show()绘制到一张图中

可以使用以下代码将训练的accuracy和loss绘制到同一张图中: ``` import matplotlib.pyplot as plt # 绘制训练accuracy和loss到同一张图中 plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['loss']) plt.title('Model Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() ``` 这样可以更直观地比较训练过程中模型的accuracy和loss。

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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.callbacks import History import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 data = pd.read_csv('data-04-zoo.csv', header=None) # 切分x和y x = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 对y标签进行独热编码处理 label_encoder = LabelEncoder() y = label_encoder.fit_transform(y) onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) y = y.reshape(len(y), 1) y = onehot_encoder.fit_transform(y) # 搭建网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(16, input_dim=16, activation='relu')) model.add(Dense(8, activation='relu')) model.add(Dense(7, activation='softmax')) # 模型配置 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = History() model.fit(x, y, epochs=200, batch_size=16, validation_split=0.2, callbacks=[history]) # 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() # 保存模型 model.save('model1.h5')from google.protobuf.internal import builder as _builder ImportError: cannot import name 'builder' from 'google.protobuf.internal' (C:\ProgramData\anaconda3\envs\demo\lib\site-packages\google\protobuf\internal\__init__.py)

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras import layers from keras import regularizers import os import keras import keras.backend as K import numpy as np from keras.callbacks import LearningRateScheduler data = "data.csv" df = pd.read_csv(data, header=0, index_col=0) df1 = df.drop(["y"], axis=1) lbls = df["y"].values - 1 wave = np.zeros((11500, 178)) z = 0 for index, row in df1.iterrows(): wave[z, :] = row z+=1 mean = wave.mean(axis=0) wave -= mean std = wave.std(axis=0) wave /= std def one_hot(y): lbl = np.zeros(5) lbl[y] = 1 return lbl target = [] for value in lbls: target.append(one_hot(value)) target = np.array(target) wave = np.expand_dims(wave, axis=-1) model = Sequential() model.add(layers.Conv1D(64, 15, strides=2, input_shape=(178, 1), use_bias=False)) model.add(layers.ReLU()) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(32)) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(5, activation="softmax")) model.summary() save_path = './keras_model3.h5' if os.path.isfile(save_path): model.load_weights(save_path) print('reloaded.') adam = keras.optimizers.adam() model.compile(optimizer=adam, loss="categorical_crossentropy", metrics=["acc"]) # 计算学习率 def lr_scheduler(epoch): # 每隔100个epoch,学习率减小为原来的0.5 if epoch % 100 == 0 and epoch != 0: lr = K.get_value(model.optimizer.lr) K.set_value(model.optimizer.lr, lr * 0.5) print("lr changed to {}".format(lr * 0.5)) return K.get_value(model.optimizer.lr) lrate = LearningRateScheduler(lr_scheduler) history = model.fit(wave, target, epochs=400, batch_size=128, validation_split=0.2, verbose=2, callbacks=[lrate]) model.save_weights(save_path) print(history.history.keys()) # summarize history for accuracy plt.plot(history.history['acc']) plt.plot(history.history['val_acc']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show() # summarize history for loss plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show()

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