pytorch画acc和loss曲线图

时间: 2023-06-05 20:47:14 浏览: 151
可以使用 matplotlib 库在 PyTorch 中绘制 acc 和 loss 曲线图。首先需要在训练过程中记录 acc 和 loss 的数值,然后使用 matplotlib 的 plot 函数绘制曲线图即可。代码示例如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 在训练过程中记录 acc 和 loss train_acc = [] train_loss = [] # ... train_acc.append(acc) train_loss.append(loss) # 绘制 acc 曲线图 plt.plot(train_acc) plt.title('Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.show() # 绘制 loss 曲线图 plt.plot(train_loss) plt.title('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show() ``` 请确保在训练过程中记录 acc 和 loss,并在绘图时使用相应的数值。
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pytorch画acc和loss曲线

好的,关于这个问题,您可以使用matplotlib库绘制acc和loss曲线,具体操作可以参考类似于以下的代码: ``` import matplotlib.pyplot as plt # 训练过程中的acc和loss数据 train_loss = [0.1, 0.2, 0.15, 0.08, 0.05] train_acc = [0.9, 0.8, 0.85, 0.92, 0.95] # 定义绘图函数 def plot_curve(x,y,title): plt.plot(x,y) plt.title(title) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Value') plt.show() # 绘制训练过程中的loss曲线 plot_curve(range(1,6), train_loss, 'Train Loss') # 绘制训练过程中的acc曲线 plot_curve(range(1,6), train_acc, 'Train Acc') ``` 希望以上代码能够帮助您绘制出您所需要的acc和loss曲线。

pytorch怎么画出loss曲线

我可以为您提供一个参考:使用PyTorch可以使用matplotlib来绘制Loss曲线。首先,您需要把训练过程中的Loss保存到一个列表中,然后使用matplotlib.pyplot.plot绘制曲线。

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### 回答1: 在 PyTorch 中绘制 loss 和 acc 曲线可以使用 matplotlib 库。首先,需要在训练过程中记录 loss 和 acc 的值,然后使用 matplotlib 的 plot() 函数绘制曲线。下面是一个简单的例子: python import matplotlib.pyplot as plt # 记录训练过程中的loss和acc loss_history = [] acc_history = [] # ...在训练过程中... for data, target in dataloader: # ... loss_history.append(loss.item()) acc_history.append(acc.item()) # 绘制loss曲线 plt.plot(loss_history, label='loss') # 绘制acc曲线 plt.plot(acc_history, label='acc') plt.legend() plt.show() 这将在窗口中显示一个曲线图,其中 x 轴表示训练步数,y 轴表示 loss 和 acc。 另外,还可以使用第三方库如 Visdom,tensorboardX 等来绘制loss,acc曲线。 ### 回答2: PyTorch是一种流行的深度学习框架,主要用于构建神经网络和实现深度学习模型。训练神经网络时,我们通常需要跟踪模型的loss值和准确率(accuracy)。这些指标可以通过绘制loss和acc曲线来可视化,以便更好地了解模型的训练过程和性能。 在PyTorch中,我们可以使用Matplotlib库来绘制loss和acc曲线。首先,我们需要在训练过程中跟踪loss和acc值。这可以通过在训练循环中保存这些值来实现。例如,我们可以使用以下代码来跟踪loss和acc: train_losses = [] train_accs = [] for epoch in range(num_epochs): # 训练模型 # ... # 计算loss和acc train_loss = calculate_loss(...) train_acc = calculate_accuracy(...) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) 然后,我们可以使用Matplotlib库来将这些值绘制成曲线。以下是一个例子: import matplotlib.pyplot as plt # 绘制loss曲线 plt.plot(train_losses, label='train') plt.legend() plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show() # 绘制acc曲线 plt.plot(train_accs, label='train') plt.legend() plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.show() 这将会绘制出loss和accuracy的曲线,如下所示: ![loss_acc_curve](https://img-blog.csdn.net/20180112171409158?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbHVhbmdfd2Vi/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/85/img-hover) 这些曲线可以帮助我们了解模型的训练过程和性能表现。例如,我们可以观察loss曲线是否出现过拟合或者欠拟合的情况,以及acc曲线的上升趋势是否饱和。如果loss曲线不平滑或者acc曲线没有到达预期的水平,那么我们可能需要修改模型的架构或者训练算法,以获得更好的性能。 ### 回答3: PyTorch 是一种广泛使用的深度学习框架,它提供了许多便捷的工具和库,可以实现许多深度学习任务。在 PyTorch 中,通常需要对模型的训练过程进行监控和可视化,其中最常使用的方法就是绘制 loss 和 accuracy 曲线。 绘制 loss 曲线是为了评估模型的训练效果,如果 loss 的值不断下降,说明模型正在学习正确的特征和规律。而 accuracy 曲线则用于评估模型的性能,如果 accuracy 曲线逐渐升高,则说明模型的性能在不断提升。 在 PyTorch 中,可以利用 Matplotlib 库对 loss 和 accuracy 进行可视化。首先,需要在训练过程中记录训练的 loss 和 accuracy 值。在模型训练过程中,可以使用 TensorBoard 或 Matplotlib 等工具实时记录 loss 和 accuracy 值。 下面是绘制 loss 和 accuracy 曲线的代码示例: python import matplotlib.pyplot as plt # 记录训练过程中的 loss 和 accuracy train_losses = [] train_accuracies = [] # 模型训练部分代码 # ... # 绘制 loss 曲线 plt.plot(range(len(train_losses)), train_losses) plt.title('Training Loss') plt.xlabel('Iterations') plt.ylabel('Loss') plt.show() # 绘制 accuracy 曲线 plt.plot(range(len(train_accuracies)), train_accuracies) plt.title('Training Accuracy') plt.xlabel('Iterations') plt.ylabel('Accuracy') plt.show() 在上述代码中,train_losses 和 train_accuracies 记录了训练过程中的 loss 和 accuracy 值,然后使用 Matplotlib 库绘制出相应的曲线。可以通过改变 Matplotlib 库的参数来实现不同的绘图效果,如调整曲线的颜色、线宽、标签等。 绘制曲线是一种很好的监控和分析模型训练过程的方法。在训练过程中,可以及时排查模型可能存在的问题,也可以对不同的模型和参数进行比较和优化,从而提高深度学习模型的训练效果和性能。
pytorch是深度学习领域的一种神经网络编程框架,支持GPU加速,其灵活性和可扩展性广受欢迎。在深度学习任务中,我们经常需要绘制训练过程中的准确率(acc)变化曲线,以便更好地评估模型的性能和优化方向。下面介绍一种使用pytorch绘制acc图像的代码。 首先需要导入相关的pytorch和matplotlib库: python import torch import matplotlib.pyplot as plt 然后定义一个函数用于训练模型,并返回每个epoch的acc值: python def train(model, optimizer, criterion, train_loader, device): every_epoch_acc = [] model.train() for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): images = images.to(device) labels = labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() total = labels.size(0) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct = (predicted == labels).sum().item() acc = correct / total every_epoch_acc.append(acc) return every_epoch_acc 在主函数中,进行模型训练并获取每个epoch的acc值,然后根据这些acc值绘制图像: python def main(): ... every_epoch_acc = [] for epoch in range(num_epochs): train_acc = train(model, optimizer, criterion, train_loader, device) every_epoch_acc += train_acc plt.plot(every_epoch_acc) plt.title('Training Accuracy vs. Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.savefig('acc.png') plt.show() 此处省略了主函数中的其他部分,完整代码如下: python import torch import matplotlib.pyplot as plt def train(model, optimizer, criterion, train_loader, device): every_epoch_acc = [] model.train() for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): images = images.to(device) labels = labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() total = labels.size(0) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct = (predicted == labels).sum().item() acc = correct / total every_epoch_acc.append(acc) return every_epoch_acc def main(): # 导入数据集和定义模型、优化器等 ... every_epoch_acc = [] for epoch in range(num_epochs): train_acc = train(model, optimizer, criterion, train_loader, device) every_epoch_acc += train_acc plt.plot(every_epoch_acc) plt.title('Training Accuracy vs. Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.savefig('acc.png') plt.show() if __name__ == '__main__': main() 以上就是使用pytorch绘制acc图像的代码。
以下是使用PyTorch绘制cifar100图像分类实验训练集和测试集loss和acc曲线的示例代码: python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt # 定义超参数 batch_size = 128 lr = 0.1 momentum = 0.9 weight_decay = 1e-4 epochs = 50 # 加载数据集 train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5071, 0.4867, 0.4408), (0.2675, 0.2565, 0.2761)) ]) test_transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5071, 0.4867, 0.4408), (0.2675, 0.2565, 0.2761)) ]) train_set = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=True, download=True, transform=train_transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) test_set = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=False, download=True, transform=test_transform) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=2) # 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True) self.fc = nn.Linear(256 * 8 * 8, 100) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu1(x) x = self.conv2(x) x = self.bn2(x) x = self.relu2(x) x = self.conv3(x) x = self.bn3(x) x = self.relu3(x) x = x.view(-1, 256 * 8 * 8) x = self.fc(x) return x # 定义损失函数和优化器 net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=momentum, weight_decay=weight_decay) # 训练模型 train_loss_list = [] train_acc_list = [] test_loss_list = [] test_acc_list = [] for epoch in range(epochs): train_loss = 0 train_acc = 0 net.train() for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) train_acc += (predicted == labels).sum().item() train_loss /= len(train_loader.dataset) train_acc /= len(train_loader.dataset) train_loss_list.append(train_loss) train_acc_list.append(train_acc) test_loss = 0 test_acc = 0 net.eval() with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) test_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) test_acc += (predicted == labels).sum().item() test_loss /= len(test_loader.dataset) test_acc /= len(test_loader.dataset) test_loss_list.append(test_loss) test_acc_list.append(test_acc) print('Epoch [%d/%d], Train Loss: %.4f, Train Acc: %.4f, Test Loss: %.4f, Test Acc: %.4f' % (epoch+1, epochs, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc)) # 绘制loss和acc曲线 plt.plot(range(epochs), train_loss_list, label='train') plt.plot(range(epochs), test_loss_list, label='test') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() plt.plot(range(epochs), train_acc_list, label='train') plt.plot(range(epochs), test_acc_list, label='test') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.show() 运行该代码,即可绘制出cifar100图像分类实验训练集和测试集loss和acc曲线。
PyTorch中的CTCLoss是指Connectionist Temporal Classification Loss,它是一种用于解决神经网络标签和输出不对齐问题的方法。CTCLoss的优点是不需要强制对齐标签且标签可以是可变长度的。它主要应用于场景文本识别、语音识别和手写字识别等工程场景。在PyTorch 1.0.x版本内,已经内置了CTCLoss接口,可以直接使用。下面是一个使用CTCLoss的代码示例: python import torch import torch.nn as nn ctc_loss = nn.CTCLoss() log_probs = torch.randn(50, 16, 20).log_softmax(2).requires_grad_() targets = torch.randint(1, 20, (16, 30), dtype=torch.long) input_lengths = torch.full((16,), 50, dtype=torch.long) target_lengths = torch.randint(10, 30, (16,), dtype=torch.long) loss = ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths) loss.backward() 在这个示例中,我们首先创建了一个CTCLoss实例,然后生成了一些随机的log probabilities作为网络的输出。接着,我们生成了一些随机的目标标签和输入长度以及目标长度。最后,我们使用CTCLoss计算了损失,并进行了反向传播。\[2\] 在创建CTCLoss实例时,可以通过设置参数来自定义一些属性。例如,可以使用blank参数来指定空白符的序号,reduction参数来指定损失的计算方式。\[3\] 希望这个回答对你有帮助! #### 引用[.reference_title] - *1* [如何使用pytorch内置torch.nn.CTCLoss的方法&&车牌识别应用](https://blog.csdn.net/CSDNwei/article/details/120223026)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [pytorch的torch.nn.CTCLoss方法](https://blog.csdn.net/benben044/article/details/125130411)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Pytorch中的CTC loss](https://blog.csdn.net/fidbdiej/article/details/124587812)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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