#build live matplotlib fig fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) plt.ion() fig.show() fig.canvas.draw() for e in range(epochs): out = [] for b in range(-10- enc_seq_len, 10 - enc_seq_len): optimizer.zero_grad() X, Y = get_data(batch_size, enc_seq_len, output_sequence_length) #Forward pass and calculate loss net_out = t(X) #print(net_out.shape,Y.shape) loss = torch.mean((net_out - Y) ** 2) #backwards pass loss.backward() optimizer.step() #Track losses and draw rgaph out.append([net_out.detach().numpy(), Y]) losses.append(loss) ax.clear() ax.plot(losses) ax.set_title("Mean Squared Error") fig.canvas.draw()

这段代码是一个训练过程的循环，用于训练Transformer模型并可视化损失。

首先，创建了一个`matplotlib`的图形对象`fig`，并添加一个子图`ax`。然后，使用`plt.ion()`函数将图形设置为交互模式，以便在训练过程中实时更新图形。接下来，使用`fig.show()`显示图形，并使用`fig.canvas.draw()`绘制图形。

然后，通过一个外循环进行多个训练周期（epochs）的训练。在每个循环内部，又有一个内循环用于遍历训练数据的批次。

在内循环中，首先使用`optimizer.zero_grad()`将模型参数的梯度归零。然后，通过调用`get_data()`函数获取输入数据和目标数据。接下来，通过前向传播计算模型输出`net_out`，并计算损失值`loss`（使用均方误差）。然后，通过调用`loss.backward()`进行反向传播并更新模型参数（使用`optimizer.step()`）。最后，将模型输出和目标数据添加到列表`out`中，并将损失值添加到列表`losses`中。

在内循环的末尾，使用`ax.clear()`清除子图中的内容，并使用`ax.plot()`绘制损失值的曲线。然后，设置子图的标题为“Mean Squared Error”，并通过`fig.canvas.draw()`更新图形。

这段代码的目的是实时可视化训练过程中的损失值曲线。如果你有关于代码的其他问题，请继续提问。

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fig = plt.figure(1, figsize=(20, 8)) ax1 = plt.subplot(121) ax2 = plt.subplot(122)如何设计让两个子图贴的在一起

这段代码首先创建了一个名为`fig`的新图形，设置了其大小为20英寸宽，8英寸高，并将其分配给编号1。然后，通过`plt.subplot(121)`和`plt.subplot(122)`，分别在该图中创建了两个子图，每个子图占据整个图的一半，分成了1行2列布局中的第一个和第二个区域。

如果你想要这两个子图紧密相邻，而不是默认地水平并排，可以使用`gridspec`模块，它提供了更精细的网格控制。例如：

from matplotlib.gridspec import GridSpec

fig = plt.figure(1, figsize=(20, 8))
gs = GridSpec(1, 2, width_ratios=[1, 1])  # 创建一个1行2列的网格，等宽

ax1 = fig.add_subplot(gs[0])
ax1.set_title('Subplot 1')  # 设置子图标题

ax2 = fig.add_subplot(gs[1])
ax2.set_title('Subplot 2')

# 如果你想让两个子图顶部对齐，可以使用下面的方式堆叠
# ax2.set_position([0.05, 0.1, 1, 0.85])  # 将ax2的位置设置在ax1下方

plt.tight_layout()  # 自动调整子图间距以避免重叠

import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(2,2,1) ax2=fig.add_subplot(2,2,2) ax3=fig.add_subplot(2,2,3) ax1.plot([1.5,2,3.5,-1,1.6])

这段代码的作用是创建一个包含3个子图的画布，并在第一个子图中绘制一个折线图。其中，fig.add_subplot(2,2,1)表示在2行2列的画布中创建第1个子图，ax1.plot([1.5,2,3.5,-1,1.6])表示在第1个子图中绘制一条由给定点构成的折线。需要注意的是，由于没有给定x轴坐标，所以默认使用数据点的下标作为x轴坐标。如果需要自定义x轴坐标，可以将x轴坐标作为第一个参数传给plot()函数。