pytorch loss曲线

PyTorch的Loss曲线可以使用Matplotlib进行绘制。下面是一些示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import torch

# 定义模型和损失函数
model = torch.nn.Linear(1, 1)
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 模拟数据
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(0, 10, 100), dim=1)
y = 2*x + 1 + torch.randn(x.size())*0.1

# 训练模型
losses = []
for epoch in range(100):
    y_pred = model(x)
    loss = criterion(y_pred, y)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    losses.append(loss.item())
    
# 绘制Loss曲线
plt.plot(losses)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training Loss')
plt.show()

这段代码中，我们首先定义了一个简单的线性回归模型，并使用均方误差作为损失函数，使用随机梯度下降进行优化。然后，我们生成了一些模拟数据，并训练模型。在训练过程中，我们保存了每个Epoch的Loss，最后使用Matplotlib绘制了Loss曲线。