pytorch损失函数怎么画

在PyTorch中，可以使用matplotlib来绘制损失函数的图像。首先，需要定义一个空的列表来保存每个epoch的损失值，然后在每个epoch结束时将损失值添加到列表中。最后，可以使用matplotlib将损失函数的图像绘制出来。

以下是一个简单的示例代码：

import torch
import matplotlib.pyplot as plt

# 初始化模型和损失函数
model = ...
criterion = ...

# 定义一个空的列表来保存每个epoch的损失值
losses = []

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # ...
    # 计算损失值
    loss = criterion(output, target)
    # 将损失值添加到列表中
    losses.append(loss.item())
    # ...

# 绘制损失函数的图像
plt.plot(losses)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

在这个示例中，我们定义了一个空的列表`losses`来保存每个epoch的损失值。然后，在每个epoch结束时，我们将当前的损失值添加到列表中。在所有epoch训练完成后，我们可以使用`plt.plot()`函数将损失函数的图像绘制出来。`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数分别用于设置x轴和y轴的标签。最后，使用`plt.show()`函数显示图像。