在TensorFlow中绘制loss曲线,可以通过多种方式实现,具体取决于你的使用场景和偏好。以下是几种常见的方法: 方法一:使用TensorBoard TensorBoard是TensorFlow提供的一个强大的可视化工具,可以用来展示训练过程中的各种指标,包括loss曲线。 准备数据: 在训练代码中,使用tf.summary.scalar()函数记录loss值。 python loss_summ...
plot(x, x * 2) # ax.legend([”Demo“], loc=0) plt.show() 2. 双y轴曲线 双y轴曲线图例合并是一个棘手的操作,现以MNIST案例中loss/accuracy绘制曲线。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import ...
(['Train', 'Test'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练 & 验证的损失值 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left') plt.show(...
history.history.keys()#查看字典的键loss= history.history['loss']#测试集损失acc = history.history['acc']#测试集准确率val_loss = history.history['val_loss']#验证集损失val_acc = history.history['val_acc']#验证集准确率#可视化,定义2*2的画布plt.figure() plt.subplot(221) plt.plot(loss) p...
plt.plot(history.history['accuracy'])plt.plot(history.history['val_accuracy']) 损失曲线分析 为了更直观地了解模型的训练过程,我们绘制了训练集和验证集上的损失曲线。通过matplotlib库,我们分别绘制了训练损失(loss)和验证损失(val_loss)随epoch变化的曲线图。从图中可以看出,随着训练的进行,训练损失和验证损失...
(x_array, l1_y_out, 'r--', label='L1 Loss') plt.plot(x_array, phuber1_y_out, 'k-.', label='P-Huber Loss (0.25)') plt.plot(x_array, phuber2_y_out, 'g:', label='P-Huber Loss (5.0)') plt.ylim(-0.2, 0.4) plt.legend(loc='lower right', prop={'size': 11}) ...
plt.plot(x_array, l2_y_out, 'b-', label='L2 Loss') plt.plot(x_array, l1_y_out, 'r--', label='L1 Loss') plt.plot(x_array, phuber1_y_out, 'k--', label='P-Huber Loss (0.25)') plt.plot(x_array, phuber2_y_out, 'g:', label='P-Huber Loss (5.0)') ...
plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) 损失曲线分析 为了更直观地了解模型的训练过程,我们绘制了训练集和验证集上的损失曲线。通过matplotlib库,我们分别绘制了训练损失(loss)和验证损失(val_loss)随epoch变化的曲线图。从图中可以看出,随着训练的进行,训练损失和验证损...
在Tensoflow 2.0 中可通过 model.compile (optimizer , loss , metrics) 方法绑定损失函数和计算梯度的方法,loss 参数可绑定 tensorflow.keras.losses 中多种已定义的损失函数,常用的 loss 损失函数有下面几种:(当中yi为真实值 yi^为预测值) 2.1 mean_squared_error 均方误差 ...
plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) 损失曲线分析 为了更直观地了解模型的训练过程,我们绘制了训练集和验证集上的损失曲线。通过matplotlib库,我们分别绘制了训练损失(loss)和验证损失(val_loss)随epoch变化的曲线图。从图中可以看出,随着训练的进行,训练损失和验证损...