#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()
时间: 2024-04-20 07:23:27 浏览: 10
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。
相关问题
解释fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
这行代码的作用是在matplotlib中创建一个新的图形窗口,并在该窗口中添加一个子图,该子图位于第一行、第一列的位置。
具体来说,fig = plt.figure()创建了一个新的图形窗口,并将该窗口的引用保存在变量fig中。接着,ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)在该窗口中添加了一个子图,并将该子图的引用保存在变量ax中。该子图位于一个1x1的网格中的第一行、第一列的位置。在这个例子中,我们只创建了一个子图,但是我们可以在同一个图形窗口中创建多个子图,每个子图都可以位于不同的位置。
fig=plt.figure()和fig=plt.subplots()的区别
`fig=plt.figure()` 和 `fig=plt.subplots()` 都是 Matplotlib 库中用来创建图形对象的函数,但是它们的作用略微不同。
`fig=plt.figure()` 创建一个空的图形对象,我们可以在上面添加一个或多个子图(Axes)。我们可以使用 `add_subplot()` 方法在图形对象中添加子图,或者使用 `add_axes()` 方法添加自定义大小和位置的子图。
`fig=plt.subplots()` 创建一个包含一个或多个子图的图形对象。它返回一个元组,其中第一个元素是保存了整个图形的对象,第二个元素是保存了子图的对象。因此,我们可以使用 `fig` 对象对整个图形进行设置和绘制,使用子图对象对每个子图进行设置和绘制。
因此,`fig=plt.subplots()` 是 `fig=plt.figure()` 的一个快捷方式,它可以一次性创建多个子图,并且返回子图对象的数组,使得我们可以更方便地对它们进行操作。