plt.plot(retVal.history['loss'], label = 'training_loss')

时间: 2024-01-24 10:01:52 浏览: 100
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记录模型训练时loss值的变化情况

这行代码是用来绘制训练过程中的损失函数变化曲线的。plt是matplotlib库中的一个子模块，用于绘制各种图表。plot函数用于绘制折线图，参数'retVal.history['loss']'表示训练过程中记录的损失函数值，而'label = 'training_loss''则是给这条曲线起一个名称，便于区分。
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cSharp-and-plt.rar_C# plt_PLT_PLT 解析_c#解析plt_plt文件

使用c#语言对PLT文件进行了预览，包含了解析方法。

# 绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc') plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() 使曲线平滑

plt.plot(train_losses, label='Train Loss', smooth=10) plt.plot(test_losses, label='Test Loss', smooth=10) plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_...

绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc') plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show()，使用interp函数来平滑数据

plt.plot(interp_x, interp_train_losses, label='Train Loss') # 测试损失曲线 interp_test_losses = np.interp(interp_x, range(len(test_losses)), test_losses) plt.plot(interp_x, interp_test_losses, label=...

plt.plot(history.history['loss'],label='train_loss') plt.plot(history.history['val_loss'],label='val_loss')为什么不显示曲线标签

plt.plot(history.history['loss'],label='train_loss') plt.plot(history.history['val_loss'],label='val_loss') plt.legend() 这应该会显示出曲线标签。如果仍然没有显示，请检查是否有其他代码覆盖了这个...

# 绘制准确率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show()让训练集用实线表示，测试集为虚线

plt.plot(history.history['loss'], label='train loss', linestyle='solid') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss', linestyle='dashed') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show() ...

#可视化模型 #损失值 plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.title('Training and Validation Loss ') plt.legend() plt.show()报错name 'history' is not defined

plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.title('Training and Validation Loss') plt.legend() plt.show() 请确保在...

plt.clf() # 清除当前图像 plt.plot(income_list,label='income') plt.plot(loss_list,label='loss') plt.pause(0.1)如何分为两个图表显示

plt.clf() 函数用于清除当前图形窗口的内容，如果想要将 income_list 和 loss_list 分别绘制到两个独立的图表上，你需要按照以下步骤操作： 1. 首先，创建一个新的 Figure 对象来代表新的画布： python ...

plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show()

通过调用plt.plot()函数，我们可以将这两个损失值的变化情况绘制在同一张图上。label='train'和label='test'分别表示训练集和测试集的标签，用于区分两条曲线。最后，通过调用plt.legend()函数添加图例，并...

import matplotlib.pyplot as plt train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(100): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc)) # 绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc') plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.legend() plt.show() 图像纵坐标设置为0~1

plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc'...

plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss') plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epochs') plt.legend(loc='upper right') plt.show()

其中，plt.figure(figsize=(8, 4)) 指定图像的大小为 8x4，plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') 和 plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss') 分别绘制训练集和测试集的损失...

plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'), label='loss') plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_loss'), label='val_loss') plt.legend()

plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'), label='loss')绘制了训练损失随时间的变化曲线。history.epoch表示训练的迭代次数，history.history.get('loss')获取了训练过程中记录的损失值的数值。...

plt.plot(results.history['loss'], label="Train") plt.plot(results.history['val_loss'], label="Test") plt.ylabel("Loss") plt.xlabel("Epoch") plt.legend() plt.show()

代码中，使用plt.plot()方法绘制两条曲线，分别表示训练集和测试集的损失值。然后，使用plt.ylabel()和plt.xlabel()方法分别设置y轴和x轴的标签。最后，使用plt.legend()方法添加图例，并使用plt.show()方法显示图像...

plt.plot(history.history['loss'], label='Train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Vavid')这句代码什么意思

plt.plot()函数则是用来绘制折线图的，其中label参数表示折线的标签。通过绘制这两个折线，我们可以直观地看出模型在训练和验证过程中损失函数的变化情况，以此来判断模型的表现和是否存在过拟合等问题。

解释def plot_history(hist): plt.figure(figsize=(10,5)) plt.subplot(1,2,1) plt.xlabel('Epoch') plt.plot(hist['loss'], label='loss') plt.plot( hist['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.subplot(1,2,2) plt.xlabel('Epoch') plt.plot( hist['acc'], label = 'acc',color = 'red') plt.plot( hist['val_acc'], label = 'val_acc') plt.legend() plot_history(df)代码

这段代码定义了一个名为 plot_history 的函数，该函数的参数 hist 是一个字典，包含了训练过程中的损失函数值和准确率等信息。该函数使用 matplotlib 库绘制了两个子图，第一个子图展示了训练集和验证集的损失...

def compile_train(model, data_train, data_label,data_val,label_val, deep=True): if (deep == True): import matplotlib.pyplot as plt model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer = 'Adam', metrics=['accuracy']) history = model.fit(data_train, data_label,validation_data=(data_val,label_val) ,epochs=10, batch_size=256,verbose=1) plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['loss']) plt.title('Train Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Verification Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() print('Model Compiled and Trained') return model改成应用于模型本身

plt.plot(history.history['loss']) plt.title('Train Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() plt.plot...

plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(history.history['loss'],label="train") # plt.plot(history.history['val_loss'],label="test") plt.title('model loss',size=22) plt.ylabel('loss',size=22) plt.xlabel('epoch',size=22) plt.legend() plt.savefig(os.path.join(save_dir,"loss.png"),dpi=300) plt.close()这个代码中用的什么函数

- plt.plot(history.history['loss'],label="train")：添加一个绘制训练损失曲线的线条，并将其命名为“train”。 - plt.title('model loss',size=22)：设置图形的标题为“model loss”，字体大小为22。 - plt....

plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(train_loss, label='Train Loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.title('Training Loss') plt.legend()

plt.plot(train_loss, label='Train Loss') 这行代码使用 plt.plot 函数绘制训练损失值图，其中 train_loss 是损失值的数据列表，label 参数用于给图例指定标签。 python plt.xlabel('Epochs') plt....
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