新建val_loss空列表，计算验证集的val_loss,写入新建的空列表中并绘制val_loss图

好的，以下是代码实现：

# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 新建一个空的val_loss列表
val_loss = []

# 计算验证集的val_loss并写入列表中
for epoch in range(num_epochs):
    # 在每个epoch结束后，计算验证集上的loss，并将其写入val_loss列表中
    val_loss.append(compute_val_loss())

# 绘制val_loss图
plt.plot(val_loss)
plt.title('Validation Loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

其中，`compute_val_loss()`是计算验证集上的loss的函数，`num_epochs`是训练的总epoch数。你可以根据具体的情况进行修改。

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计算验证集的val_loss并将其写入空列表的代码，然后绘制val_loss曲线

好的，以下是计算验证集的val_loss并将其写入空列表，并绘制val_loss曲线的代码实现：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义模型、损失函数、优化器等

# 新建一个空的val_loss列表
val_loss = []

# 计算验证集的val_loss并写入列表中
for epoch in range(num_epochs):
    # 在每个epoch结束后，计算验证集上的loss，并将其写入val_loss列表中
    model.eval()  # 将模型设置为评估模式
    running_loss = 0.0
    with torch.no_grad():
        for data in val_loader:
            inputs, labels = data
            inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
    val_loss.append(running_loss / len(val_loader.dataset))

# 绘制val_loss图
plt.plot(val_loss)
plt.title('Validation Loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

其中，`model`是你要计算验证集上的loss的模型，`val_loader`是验证集的数据加载器，`criterion`是你在训练模型时所使用的损失函数。这个代码的作用是计算验证集上每个epoch的平均loss，并将其添加到val_loss列表中，最后绘制val_loss曲线。

yolox训练得到的tensorboard文件，怎么显示train_loss和val_loss曲线

要在TensorBoard中显示train_loss和val_loss曲线，需要在训练过程中记录它们的值，并将它们写入TensorBoard日志文件。具体来说，需要在训练代码中使用TensorBoard的`SummaryWriter`类，创建一个写入器对象，然后在每个epoch或每个batch结束时，将train_loss和val_loss的值写入日志文件中。示例代码如下：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 创建一个写入器对象，指定日志文件保存的路径
writer = SummaryWriter(log_dir='logs')

for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = 0.0
    val_loss = 0.0
    
    # 训练过程中计算train_loss和val_loss
    for data in train_loader:
        # 计算train_loss
        writer.add_scalar('train_loss', train_loss, global_step)
        global_step += 1
    
    for data in val_loader:
        # 计算val_loss
        writer.add_scalar('val_loss', val_loss, global_step)
        global_step += 1

# 关闭写入器对象
writer.close()

在上面的代码中，`writer.add_scalar`方法将train_loss和val_loss的值写入日志文件中，并且可以指定一个全局步数`global_step`，以便在TensorBoard中将它们绘制成曲线。在训练完成后，可以在命令行中运行`tensorboard --logdir=logs`命令，然后在浏览器中打开相应的URL，即可看到train_loss和val_loss的曲线。