plt.plot(loss_values) plt.title('Loss Curve') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show() 在上面的代码中,我们首先使用numpy库生成模拟数据,然后定义了一个简单的神经网络模型,并使用Adam优化器进行训练。在训练过程中,我们记录了每个epoch的loss值,并将其存储在loss_values列表中。最后,我们使用m...
官网介绍 1、plt.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) x轴数据,默认range(len(y)) y轴数据, fmt : str, optional 格式字符串,例如“ro”代表红圈。 scalex, scaley : bool, optional, default: True这些参数确定视... ...
定位源代码处: plt.plot(N[150:], H.history["val_acc"][150:], label="val_acc") # KeyError: 'val_acc' 这里,先说明如何修改吧:将 val_acc 修改为loss即可。 亦即: plt.plot(N[150:], H.history["loss"][150:], label="val_acc") # 2022.11.8 21:05 如此,上述错误就解决了。 为什么要...
y_pred_val = forward(x_val) loss_val = loss(x_val, y_val) l_sum += loss_val print('\t', x_val, y_val, y_pred_val, loss_val) print('MSE=', l_sum / 3) w_list.append(w) mse_list.append(l_sum / 3) print(w_list) print(mse_list) plt.plot(w_list, mse_list) pl...
fig,ax1=plt.subplots()lns1=ax1.plot(np.arange(n_epoch),fig_loss,label="Loss")ax1.set_xlabel('iteration')ax1.set_ylabel('training loss')# 训练和验证两种准确率曲线图放在一张图中 fig2,ax2=plt.subplots()ax3=ax2.twinx()#由ax2图生成ax3图 ...
plt.plot(N[150:], H.history["val_acc"][150:], label="val_acc") # KeyError: 'val_acc' 这里,先说明如何修改吧:将 val_acc 修改为loss即可。 亦即: plt.plot(N[150:], H.history["loss"][150:], label="val_acc") # 2022.11.8 21:05 ...
2 matplotlib.pyplot 代码来自2. Python数据可视化matplotlib.pyplot。matplotlib.pyplot 是面向python,它不同于visdom,所以plt可以接受列表数据类型(list)进行绘图,也可以接受array类型。 1)简单线图: plt.plot(x,y) 2)散点图 注意,通常在执行到plt.show时候,程
loss=[2/(i**2)foriinx]# loss values array plt.ion() foriinrange(1,len(x)): ix=x[:i] iy=loss[:i] plt.cla() plt.title("loss") plt.plot(ix,iy) plt.xlabel("epoch") plt.ylabel("loss") plt.pause(0.5) plt.ioff()
lns1 = ax1.plot(np.arange(n_epoch), fig_loss, label="Loss")ax1.set_xlabel('iteration')ax1.set_ylabel('training loss')# 训练和验证两种准确率曲线图放在⼀张图中 fig2, ax2 = plt.subplots()ax3 = ax2.twinx()#由ax2图⽣成ax3图 lns2 = ax2.plot(np.arange(n_epoch), fig_acc1...
print(sess.run(loss,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})) plt.ioff() plt.show() 上面这段代码执行之后就会看到一条曲线在动态的拟合数据,直到训练结束。 下面就来讲讲matplotlib这两种模式具体的区别 在交互模式下: 1、plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出图像,不需要plt.show() ...