Swin transformer官方代码只记录了每个iter的损失值，如何才能显示每个epoch的损失值

您可以在训练的代码中添加一个用于记录每个epoch损失值的变量，并在每个epoch结束时将其记录下来。具体来说，您可以添加一个列表losses，并在每个epoch循环结束时，将该epoch的总损失值添加到losses列表中。然后，您可以将该列表中的值绘制成一个损失值随时间变化的折线图。这样，您可以清楚地查看每个epoch的损失值，并对模型的训练效果进行评估。

相关问题

Swin transformer目标检测官方代码只记录了每个iter的损失值，如何才能显示每个epoch的损失值

要显示每个epoch的损失值，你需要在代码中添加一个或多个变量来记录每个epoch的损失值，并且在epoch结束后将其显示在屏幕上或保存到文件中。可以将每个epoch的损失值定义为一个列表或数组，每次迭代都将损失值添加到该列表或数组中，然后在epoch结束时，计算该列表或数组的平均值，并将其显示在屏幕上或保存到文件中。还要确保你在记录损失值时，使用的是在epoch级别上的数据，而不是每个iter上的数据。

如何显示swin transformer目标检测代码每个epoch的loss

你可以使用PyTorch的内置功能，创建一个自定义的epoch级别回调来显示Swine Transformer目标检测代码中每个epoch的loss。在每个epoch结束时，从维护的损失列表中计算平均损失，并将其记录到TensorBoard或其他日志记录器中以进行后续分析。具体实现方式可以参考PyTorch官方文档中的Callback部分。