epoch的loss和acc如何绘制
时间: 2023-06-05 20:47:16 浏览: 121
epoch是指训练模型时的迭代次数。loss和acc是模型训练的两个重要指标。loss(损失)反映模型的预测结果与真实标签之间的差异程度,它的值越小说明模型的预测越接近实际值;而acc(准确率)则是指模型的预测结果与真实标签相符的比例,它的值越高则说明模型的预测效果越好。通过绘制loss和acc的变化曲线,可以直观地了解模型在训练过程中的表现情况,帮助我们优化训练过程和提高模型预测效果。
相关问题
怎么确保在每个 epoch 结束时,将当前 epoch 的精度和损失值添加到 epoch_acc 和 epoch_loss 数组中
你可以在每个 epoch 结束时,将当前 epoch 的精度和损失值添加到 `epoch_acc` 和 `epoch_loss` 数组中。可以将以下代码添加到每个 epoch 的末尾:
```
# 计算并保存当前 epoch 的平均精度和损失值
acc_avg = 0
loss_avg = 0
for batch_id, (img, label, bbox, landmark) in enumerate(train_loader):
img = img.to(device)
label = label.to(device).long()
bbox = bbox.to(device)
landmark = landmark.to(device)
class_out, bbox_out, landmark_out = model(img)
acc = accuracy(class_out, label)
cls_loss = class_loss(class_out, label)
box_loss = bbox_loss(bbox_out, bbox, label)
landmarks_loss = landmark_loss(landmark_out, landmark, label)
total_loss = radio_cls_loss * cls_loss + radio_bbox_loss * box_loss + radio_landmark_loss * landmarks_loss
acc_avg += acc
loss_avg += total_loss.item()
acc_avg /= len(train_loader)
loss_avg /= len(train_loader)
epoch_acc.append(acc_avg)
epoch_loss.append(loss_avg)
```
这段代码会计算当前 epoch 的平均精度和损失值,然后将它们添加到 `epoch_acc` 和 `epoch_loss` 数组中。注意,在添加之前需要先定义 `epoch_acc` 和 `epoch_loss` 数组,例如:
```
epoch_acc = []
epoch_loss = []
```
希望可以帮到你!
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:
```python
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。