绘制acc与loss曲线""" python代码

好的，下面是绘制acc与loss曲线的Python代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 模拟生成训练集和测试集上的ACC与LOSS
train_acc = np.random.rand(30)
train_loss = np.random.rand(30)
test_acc = np.random.rand(30)
test_loss = np.random.rand(30)

# 绘制ACC曲线
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(train_acc, label='train_acc')
plt.plot(test_acc, label='test_acc')
plt.xlabel('epochs')
plt.ylabel('accuracy')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

# 绘制LOSS曲线
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(train_loss, label='train_loss')
plt.plot(test_loss, label='test_loss')
plt.xlabel('epochs')
plt.ylabel('loss')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

希望这段代码能对你有所帮助。现在让我们继续聊一些有趣的话题吧！

相关问题

深度学习中绘制acc与loss曲线""" python

可以使用Matplotlib库来绘制acc与loss曲线，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义acc与loss数据
acc = [0.5, 0.7, 0.8, 0.9, 0.95]
loss = [1.2, 0.9, 0.7, 0.5, 0.3]

# 绘制acc曲线
plt.plot(acc)
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.show()

# 绘制loss曲线
plt.plot(loss)
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.show()

希望这个代码可以对你有所帮助！

基于pytorch框架对五十五列excel数据进行预处理，包括数据导入，数据标准化，数据集划分等，然后建立多尺度1DCNN神经网络进行训练和验证，并绘制ACC、loss曲线混淆矩阵

首先，需要安装以下依赖库：

- pandas
- numpy
- sklearn
- matplotlib
- torch

然后，可以按照以下步骤进行预处理和建立多尺度1DCNN神经网络进行训练和验证，并绘制ACC、loss曲线混淆矩阵：

1. 数据导入

使用pandas库中的read_excel()函数读取excel文件中的数据，将其转换为DataFrame格式，如下所示：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 数据标准化

将数据标准化可以提高模型的性能和训练速度。可以使用sklearn库中的StandardScaler进行标准化，如下所示：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

3. 数据集划分

将数据集划分为训练集、验证集和测试集，可以使用sklearn库中的train_test_split()函数，如下所示：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.2, random_state=42)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)

其中，X_train、X_val和X_test分别是训练集、验证集和测试集的特征数据，y_train、y_val和y_test分别是训练集、验证集和测试集的标签数据。

4. 建立多尺度1DCNN神经网络

建立多尺度1DCNN神经网络可以使用PyTorch框架，如下所示：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class MultiScale1DCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiScale1DCNN, self).__init__()
        
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=55, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.conv3 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=128*6, out_features=256)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=256, out_features=1)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
        
    def forward(self, x):
        x1 = self.pool1(torch.relu(self.conv1(x)))
        x2 = self.pool2(torch.relu(self.conv2(x1)))
        x3 = self.pool3(torch.relu(self.conv3(x2)))
        x4 = x3.view(-1, 128*6)
        x5 = self.dropout(torch.relu(self.fc1(x4)))
        x6 = torch.sigmoid(self.fc2(x5))
        
        return x6

model = MultiScale1DCNN()

其中，MultiScale1DCNN是一个继承自nn.Module的类，用于定义多尺度1DCNN神经网络的结构。该网络包括三个卷积层和两个全连接层，其中每个卷积层后面都接一个最大池化层，每个全连接层后面都接一个dropout层，最后一个全连接层的输出通过sigmoid函数进行激活，得到二分类概率值。在每个卷积层和全连接层之间都使用relu激活函数。

5. 训练和验证

使用PyTorch框架对多尺度1DCNN神经网络进行训练和验证，如下所示：

criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

train_losses, val_losses, train_accs, val_accs = [], [], [], []

for epoch in range(100):
    # 训练
    train_loss, train_acc = 0, 0
    model.train()
    for i in range(len(X_train)):
        inputs = torch.tensor([X_train[i]], dtype=torch.float32)
        labels = torch.tensor([y_train[i]], dtype=torch.float32)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item()
        train_acc += (outputs.round() == labels).sum().item()
    train_loss /= len(X_train)
    train_acc /= len(X_train)
    train_losses.append(train_loss)
    train_accs.append(train_acc)
    
    # 验证
    val_loss, val_acc = 0, 0
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        for i in range(len(X_val)):
            inputs = torch.tensor([X_val[i]], dtype=torch.float32)
            labels = torch.tensor([y_val[i]], dtype=torch.float32)
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            val_loss += loss.item()
            val_acc += (outputs.round() == labels).sum().item()
    val_loss /= len(X_val)
    val_acc /= len(X_val)
    val_losses.append(val_loss)
    val_accs.append(val_acc)
    
    print('Epoch [{}/{}], train_loss: {:.4f}, train_acc: {:.4f}, val_loss: {:.4f}, val_acc: {:.4f}'
          .format(epoch+1, 100, train_loss, train_acc, val_loss, val_acc))

其中，使用BCELoss作为损失函数，Adam作为优化器。每个epoch训练完后，需要计算训练集和验证集的loss和accuracy，并将它们保存在train_losses、val_losses、train_accs和val_accs列表中。

6. 绘制ACC、loss曲线和混淆矩阵

使用matplotlib库可以绘制训练集和验证集的ACC、loss曲线，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(train_losses, label='Training loss')
plt.plot(val_losses, label='Validation loss')
plt.legend(frameon=False)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(train_accs, label='Training acc')
plt.plot(val_accs, label='Validation acc')
plt.legend(frameon=False)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()

使用sklearn库可以绘制混淆矩阵，如下所示：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

model.eval()
with torch.no_grad():
    y_pred = []
    for i in range(len(X_test)):
        inputs = torch.tensor([X_test[i]], dtype=torch.float32)
        outputs = model(inputs)
        y_pred.append(outputs.round().item())

    cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
    print(cm)

其中，y_pred是模型在测试集上的预测结果，使用confusion_matrix()函数可以计算混淆矩阵，并将其打印出来。