本篇内容介绍了“怎么用Python绘制loss曲线和准确率曲线”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！使用 python 绘制网络训练过程中的的 loss 曲线以及准确率变化曲线，这里的主要思想就时先把想要的损失值以及准确率值保存下来，保存到 .txt 文件中，待网络训练结束，我们再拿这存储的数据绘制各种曲线。其大致步骤为：数据读取与存储 – > loss曲线绘制 – > 准确率曲线绘制我们首先要得到训练时的免费云主机域名数据，以损失值为例，网络每迭代一次都会产生相应的 loss，那么我们就把每一次的损失值都存储下来，存储到列表，保存到 .txt 文件中。保存的文件如下图所示：[1.3817585706710815, 1.8422836065292358, 1.1619832515716553, 0.5217241644859314, 0.5221078991889954, 1.3544578552246094, 1.3334463834762573, 1.3866571187973022, 0.7603049278259277]上图为部分损失值，根据迭代次数而异，要是迭代了1万次，这里就会有1万个损失值。
而准确率值是每一个 epoch 产生一个值，要是训练100个epoch，就有100个准确率值。（那么问题来了，这里的损失值是怎么保存到文件中的呢？ 很少有人讲这个，也有一些小伙伴们来咨询，这里就统一记录一下，包括损失值和准确率值。）首先，找到网络训练代码，就是项目中的 main.py，或者 train.py ，在文件里先找到训练部分，里面经常会有这样一行代码：从这一行开始就是训练部分了，往下会找到类似的这两句代码，就是损失值和准确率值了。这时候将以下代码加入源代码就可以了：这样就算完成了损失值和准确率值的数据存储了！主要需要 numpy 库和 matplotlib 库，如果不会安装可以自行百度，很简单。首先，将 .txt 文件中的存储的数据读取进来，以下是读取函数：然后，就是绘制 loss 曲线部分：这样就算把损失图像画出来了！如下：有了上面的基础，这就简单很多了。
只是有一点要记住，上面的x轴是迭代次数，这里的是训练轮次 epoch。这样就把准确率变化曲线画出来了！如下：以下是完整代码，以绘制准确率曲线为例，并且将x轴换成了iters，和损失曲线保持一致，供参考：“怎么用Python绘制loss曲线和准确率曲线”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注百云主机网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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