markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(max) print("训练",trainer.train_acc_list) print("测试",trainer.test_acc_list) plt.plot(x, trainer.train_acc_list, marker='o', label='train', markevery=2) plt.plot(x, trainer.test_acc_list, marker='s', label='test', markevery=2) plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()
时间: 2024-01-01 11:06:42 浏览: 36
这段代码是用来绘制训练过程中的训练集和测试集的准确率变化曲线,其中:
- markers 是一个字典,用来指定训练集和测试集的点的形状;
- x 是一个等差数列,用来表示 epoch 数组;
- trainer.train_acc_list 和 trainer.test_acc_list 分别是训练集和测试集在每个 epoch 上的准确率数组;
- plt.plot 函数用来绘制折线图,其中 marker 参数用来指定点的形状,label 参数用来指定标签;
- plt.xlabel 和 plt.ylabel 分别用来指定 x 轴和 y 轴的标签;
- plt.ylim 用来指定 y 轴的上下限;
- plt.legend 用来显示图例,其中 loc 参数用来指定图例的位置;
- plt.show 用来显示绘制的图形。
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# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from dataset.mnist import load_mnist from two_layer_net import TwoLayerNet # 读入数据 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True) network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10) iters_num = 10000 # 适当设定循环的次数 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 learning_rate = 0.1 train_loss_list = [] train_acc_list = [] test_acc_list = [] iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1) for i in range(iters_num): batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size) x_batch = x_train[batch_mask] t_batch = t_train[batch_mask] # 计算梯度 #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch) grad = network.gradient(x_batch, t_batch) # 更新参数 for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'): network.params[key] -= learning_rate * grad[key] loss = network.loss(x_batch, t_batch) train_loss_list.append(loss) if i % iter_per_epoch == 0: train_acc = network.accuracy(x_train, t_train) test_acc = network.accuracy(x_test, t_test) train_acc_list.append(train_acc) test_acc_list.append(test_acc) print("train acc, test acc | " + str(train_acc) + ", " + str(test_acc)) # 绘制图形 markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(len(train_acc_list)) plt.plot(x, train_acc_list, label='train acc') plt.plot(x, test_acc_list, label='test acc', linestyle='--') plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()什么意思
这段代码是一个使用两层神经网络(TwoLayerNet)对MNIST数据集进行训练和测试的示例代码。以下是代码的功能和流程:
1. 导入必要的库和模块。
2. 使用`load_mnist`函数从MNIST数据集中加载训练集和测试集。
3. 创建一个TwoLayerNet的实例,指定输入大小、隐藏层大小和输出大小。
4. 设置一些超参数,如迭代次数、训练集大小、批处理大小和学习率。
5. 初始化一些空列表,用于存储训练过程中的损失值和准确率。
6. 计算每个epoch的迭代次数。
7. 开始迭代训练:
- 随机选择一个batch的训练样本。
- 计算梯度。
- 更新模型参数。
- 计算当前batch的损失值,并将其添加到训练损失列表中。
- 每个epoch结束后,计算并记录训练集和测试集的准确率。
8. 绘制训练集和测试集准确率随epoch变化的曲线图。
这段代码实现了一个简单的两层神经网络,并使用随机梯度下降算法进行参数更新。通过迭代训练,最终得到训练集和测试集的准确率曲线图。
from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 创建KNN分类器,K=3 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = knn.score(X_test, y_test) print("准确率为:", accuracy) # 绘制分类分布结果的二维图 colors = ['red', 'green', 'blue'] markers = ['o', 's', 'x'] for i, color, marker in zip(np.unique(y_pred), colors, markers): plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=color, marker=marker, label=iris.target_names[i]) plt.legend() plt.xlabel(iris.feature_names[0]) plt.ylabel(iris.feature_names[1]) plt.show()
这段代码使用了scikit-learn库中的K近邻算法实现对鸢尾花数据集的分类。首先,通过导入数据集并将其分为训练集和测试集。然后创建了一个KNeighborsClassifier对象,其中传递参数n_neighbors=3表示使用3个邻居来进行分类。接下来,使用fit()方法训练模型,使用predict()方法在测试集上进行预测。最后,使用score()方法计算模型在测试集上的准确率,并使用matplotlib库绘制了分类结果的二维图。