pytorch准确率曲线

时间: 2023-04-07 13:04:08 浏览: 95

pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率

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我用的是Anaconda3 ，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打开Anaconda Prompt，然后输入activate pytorch，进入pytorch. 2.输入pip install tensorboardX，安装完成后，输入python，用from tensorboardX import SummaryWriter检验是否安装成功。如下图所示： 3.安装完成之后，先给大家看一下我的文件夹，如下图：假设用LeNet5框架识别图像的准确率，LeN 在PyTorch中，训练深度学习模型时，记录并可视化损失(loss)和准确率(accuracy)曲线对于理解和优化模型性能至关重要。在这个例子中，我们使用LeNet5模型来识别图像，并通过TensorboardX来实现这一目标。LeNet5是Yann LeCun等人在1998年提出的经典卷积神经网络(CNN)架构，它主要用于手写数字识别，但在其他图像分类任务上也有应用。我们需要安装TensorboardX，这是一个PyTorch与TensorBoard之间的接口。在命令行中激活名为"pytorch"的虚拟环境，然后使用`pip install tensorboardX`进行安装。安装完成后，通过运行`python`并导入`SummaryWriter`来检查安装是否成功。 LeNet5模型的定义如下： ```python import torch import torch.nn as nn class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2)) x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2) x = x.view(x.size()[0], -1) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` 模型训练部分涉及数据预处理、损失函数、优化器以及TensorboardX的`SummaryWriter`实例。在训练过程中，我们将每个epoch的损失和准确率写入到`SummaryWriter`，这样在TensorBoard中就可以看到这些信息了。训练代码可能如下： ```python # 数据预处理、模型创建、损失函数、优化器等略 writer = SummaryWriter('LeNet5') for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 running_corrects = 0 for inputs, labels in dataloaders['train']: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs.data, 1) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() * inputs.size(0) running_corrects += torch.sum(preds == labels.data) epoch_loss = running_loss / dataset_sizes['train'] epoch_acc = running_corrects.double() / dataset_sizes['train'] writer.add_scalar('Training Loss', epoch_loss, epoch) writer.add_scalar('Training Accuracy', epoch_acc, epoch) # 保存验证集上的损失和准确率 with torch.no_grad(): running_loss = 0.0 running_corrects = 0 for inputs, labels in dataloaders['val']: outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs.data, 1) loss = criterion(outputs, labels) running_loss += loss.item() * inputs.size(0) running_corrects += torch.sum(preds == labels.data) val_loss = running_loss / dataset_sizes['val'] val_acc = running_corrects.double() / dataset_sizes['val'] writer.add_scalar('Validation Loss', val_loss, epoch) writer.add_scalar('Validation Accuracy', val_acc, epoch) print('Training complete') ``` 在这个训练脚本中，我们计算每个epoch的平均损失和准确率，并使用`add_scalar`方法将它们写入`SummaryWriter`。这样，在启动TensorBoard后，通过`tensorboard --logdir=LeNet5`命令查看日志目录，就可以看到绘制出的损失(loss)和准确率(accuracy)曲线。通过分析这些曲线，我们可以了解模型在训练过程中的表现，如是否过拟合或欠拟合，以及调整超参数如学习率(lr_scheduler)的可能效果。同时，对比训练集和验证集的性能可以帮助我们判断模型的泛化能力。利用PyTorch和TensorboardX，我们可以有效地监控和可视化LeNet5模型在图像识别任务上的训练过程，这对于模型调试和优化具有极大的价值。

我可以回答这个问题。PyTorch准确率曲线是指在训练神经网络时，随着训练的进行，模型在验证集上的准确率随着epoch的增加而变化的曲线。这个曲线可以帮助我们了解模型的训练情况，判断模型是否过拟合或欠拟合，并且可以用来选择最佳的模型。

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pytorch准确率曲线

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