通過python畫出loss曲線

• 將訓練過程中的running loss保存到文件
• 1.讀取txt文件
• 2.取出相應列的數據作為繪圖的x和y
• 3.先創建一幅圖，再在這幅圖上添加一個小圖
• 4.畫出整體的loss曲線

將訓練過程中的running loss保存到文件

for x in range(100):with open('loss_records.txt', 'a') as f:f.write('%d %.3f\n' % (x, x + 1))with open('accurate_records.txt', 'a') as f:f.write('%d %.3f\n' % (x, x + 10))

注意：
模式：a
打開一個文件用于追加。如果該文件已存在，文件指針將會放在文件的結尾。也就是說，新的內容將會被寫入到已有內容之后。如果該文件不存在，創建新文件進行寫入。

1.讀取txt文件

現在有兩個模型訓練結果的records.txt文件

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npdata1_loss = np.loadtxt("accurate_records.txt") data2_loss = np.loadtxt("loss_records.txt")

2.取出相應列的數據作為繪圖的x和y

數據里第一列是訓練步數，第二列的loss

x = data1_loss[:, 0] y = data1_loss[:, 1] x1 = data2_loss[:, 0] y1 = data2_loss[:, 1]

3.先創建一幅圖，再在這幅圖上添加一個小圖

fig = plt.figure(figsize=(7, 5)) ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1) # ax1是子圖的名字

4.畫出整體的loss曲線

# "g"代表green，表示畫出的曲線是綠色，"-"表示畫出的曲線是實線，label表示圖例的名稱 plt.plot(x, y, 'r-', label=u'Dense_Unet') plt.plot(x1, y1, 'b-', label=u'RCSCA_Net') plt.legend()plt.xlabel(u'iters') plt.ylabel(u'loss') plt.title('Compare loss for different models in training.') plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【深度学习】通过python画出loss曲线的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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