PyTorch绘制训练过程的accuracy和loss曲线
Caffe 因为之前看到过有相关博主分享过类似的文章，所以直接附链接。 caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线 按照博主的分享我将自己的模型的准确率以及损失率进行了绘制，如下图所示 PyTorch 我这里主要分享pytorch的绘制方法。 主要思想就是首先要定义两个数组，然后将每次迭代时模型的准确率和损失率传入到数组中，这里可以利用拼接函数进行拼接。然后在利用绘制图像的函数将其绘制。
#定义两个数组 Loss_list = [] Accuracy_list = []
Loss_list.append(train_loss / (len(train_dataset))) Accuracy_list.append(100 * train_acc / (len(train_dataset)))
#我这里迭代了200次，所以x的取值范围为(0，200)，然后再将每次相对应的准确率以及损失率附在x上 x1 = range(0, 200) x2 = range(0, 200) y1 = Accuracy_list y2 = Loss_list plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(x1, y1, ‘o-’) plt.title(‘Test accuracy vs. epoches’) plt.ylabel(‘Test accuracy’) plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x2, y2, ‘.-’) plt.xlabel(‘Test loss vs. epoches’) plt.ylabel(‘Test loss’) plt.show() plt.savefig(“accuracy_loss.jpg”)
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