一、工具类 utils.py#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
'''
utils:画loss曲线，随机显示前六张图片，转换为one_hot编码
'''
import torch
from matplotlib import pyplot as plt
# 画出loss曲线变化图
def plot_curve(data):
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2024-06-13 18:32:54
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? 作者：K同学啊实践最近这几个例子，最后都有一个评估模型的过程，然后怎么评估呢，就是通过画loss图，所以研究一下这个loss图是啥loss图什么是loss曲线loss曲线能够反映网络训练的动态趋势，通过观察loss曲线，可以得到模型是否收敛、是否过拟合等信息。 loss曲线怎么画呢？一般通过loss函数（损失函数）来画什么是损失函数（loss function）损失函数（loss funct
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2023-11-19 08:59:48
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train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;train loss 不断上升，test
原创
2021-07-12 11:23:16
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## 使用Python绘制Loss图：一个简易指南
在机器学习和深度学习的训练过程中，监控模型的损失（Loss）是一个至关重要的步骤。通过绘制损失图，我们可以直观地观察模型性能的变化，并判断其是否收敛。本文将介绍如何使用Python绘制损失图，并展示一个完整的示例。
### 1. 准备环境
在开始绘图之前，你需要确保已经安装了相关的Python库。我们将使用`matplotlib`库来进行绘
# 如何在 Python 中画出损失（Loss）图
在机器学习和深度学习的训练过程中，监控模型的损失函数（loss function）变化是评估模型训练效果的重要方式。通过损失图，我们可以观察到模型的学习进程以及潜在的过拟合现象。本教程将指导你使用 Python 绘制损失图，适合任何刚入行的小白。
## 整体流程
在开始之前，我们将整个过程分为几个步骤，具体如下所示：
| 步骤 | 描
原创
2024-08-09 12:04:51
183阅读
# Python画loss图光滑
在机器学习和深度学习的训练过程中，我们经常会监控损失函数（loss function）的变化情况来评估模型的训练效果。通常，我们会使用折线图（line chart）来可视化损失函数的变化，以便更直观地了解模型的训练进展。然而，有时候损失函数的变化曲线可能会出现很大的波动，这使得我们难以准确地判断模型的训练效果。因此，我们需要一种方法来将损失函数的曲线变得更加平滑
原创
2023-07-23 09:56:53
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解决的问题：消除正负样本比例不平衡（One-Stage算法需要产生超大量的预选框，模型被大量负样本所主导，Focal Loss对此种情况卓有成效。），并且挖掘难负样本（难负样本即为一些很难区分是正样本还是负样本的负样本。其对立的就是一些简单的负样本，很容易区分出来是负样本，其前向传播的loss很小，模型很容易认出，因此在模型后期这些大量的简单样本会浪费大量的时间。）Focal loss是在交叉熵损
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2023-08-30 20:23:46
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Python 绘制 loss 曲线、准确率曲线使用 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 - > 准确率曲线绘制一、数据读取与存储部分我们首先要得到训练时的数据，以损
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2023-10-14 18:26:47
1106阅读
# 使用Python绘制Loss图的教程
在机器学习和深度学习项目中，监控模型训练过程中的损失（Loss）是至关重要的。通过绘制Loss图，我们能够形象地观察模型的训练情况，调整超参数，并判断模型的收敛情况。本文将介绍如何使用Python读取文本（txt）数据并绘制Loss图。
## 1. 数据准备
假设我们有一个包含每个训练周期损失值的文本文件，名为`loss.txt`。文件内容如下：
原创
2024-09-01 05:48:33
58阅读
文章目录1 线性模型计算loss代码分析2 引入梯度下降问题2.1 梯度下降【代码】3 鞍点问题4 解决鞍点问题：引入随机梯度下降4.1 随机梯度下降【代码】5 随机梯度下降vs梯度下降5.1 随机梯度下降5.2 梯度下降6 两者折中解决：batch6.1 举例说明mini-Batch 写在前面：学习pytorch的第二天，今天继续加深loss函数和w参数之间的关系，利用matplot画图表示。
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2023-11-03 12:02:10
310阅读
文章目录1. CrossEntropyLoss()1.1 CEL中不同计算模式的影响1.2 CEL中分类权重 weights 的影响1.3 nn.LogSoftmax()2. nn.NLLLoss()3. nn.BCELoss()4. nn.BCEWithLogitsLoss()5. nn.L1LOSS （MAE）6. nn.MSELoss7. nn.SmoothL1Loss8. nn.Pois
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2023-11-02 10:09:41
176阅读
# 如何在 PyTorch 中实现实时绘制 Loss 曲线
在深度学习中，监控模型的训练过程非常重要。其中，Loss 是一个关键指标，它反映了模型的性能。实时绘制 Loss 曲线可以帮助我们更好地理解模型的收敛情况。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现这一功能。
## 1. 整体流程
我们可以将实现实时绘制 Loss 曲线的功能分为几个步骤，具体见下表：
| 步骤 |
PyTorchAuthor：louwillMachine Learning Lab 在进行深度学习实验时，能够可视化地对训练过程和结果进行展示是非常有必要的。除了Torch版本的TensorBoard工具TensorBoardX之外，Torch官方也提供了一款非常好用的可视化神器——visdom。visdom是一款用于创建、组织和共享实时大量训练数据
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2024-10-04 15:30:54
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参考资料： 之前的随笔也有说过，matplotlib是python中一个非常常用的用来作图的库，pyplot是其中的一个包，主要是用来作2D图的，涉及的画布，图例，标签等一系列作图常规操作。这篇文章分析的是pyplot这个包下面的一个最常用的函数plot，所以使用的时候我们经常是： import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot() 其中把pyplo
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2024-01-26 21:24:36
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这个直接画：from sklearn import metrics
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(0).clf() # plt.close()将完全关闭图形窗口，其中plt.clf()将清除图形-您仍然可以在其上绘制另一个绘图。
label = np.random.randint(2, size=1
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2023-07-02 19:16:29
272阅读
# 用Matplotlib绘制深度学习中的Loss曲线
在深度学习的训练过程中，监控损失函数（Loss）是非常重要的。损失函数反映了模型的性能，通常随着训练的进行而逐渐降低。通过可视化损失曲线，研究者和工程师可以更直观地了解模型的学习过程。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python的Matplotlib库来绘制Loss曲线，并展示一些可视化的状态图和旅行图。
## Loss曲线的绘制
首先
原创
2024-10-13 06:59:25
185阅读
导读
AI小老弟：Pytorch的19个Loss Function(上)zhuanlan.zhihu.com
本篇包括KLDiv损失、BCE损失、对数BCE损失、MarginRanking损失、HingeEmbedding损失和MULTILABELMARGIN损失。
KLDiv Loss torch.nn.KLDivLoss(size_average=No
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2024-09-14 19:20:54
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pytorch实现的loss function1.均方损失函数2. 交叉熵损失函数3、自定义损失函数1、关于nn.Module与nn.Functional的区别2、自定义损失函数 神经网络主要实现分类以及回归预测两类问题对于分类，主要讲述二分类交叉熵和多分类交叉熵函数,对于回归问题，主要讲述均方损失函数，而对于一些回归问题，需要根据特殊情况自定义损失函数。1、所有的loss的基类是Module，
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2024-06-07 14:28:12
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Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线 为什么要绘制loss和accuracy曲线？在训练过程中画出accuracy 和loss曲线能够更直观的观察网络训练的状态，以便更好的优化网络的训练。本文主要介绍在基于caffe框架训练网络时，利用caffe自带的工具包来绘制曲线。caffe中自带小工具： caffe-master/tools/extra/parse_log.sh，
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2023-12-14 21:39:56
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在使用 PyTorch 进行深度学习的过程中，许多用户会遇到一个常见的问题：**如何有效绘制 Loss 曲线**。绘制 Loss 曲线对于监控模型训练过程中的性能至关重要，能够帮助我们判断模型是否过拟合或欠拟合。接下来，我将分享这个问题的详细背景、出现的错误现象、根因分析以及解决方案。
### 问题背景
在深度学习任务中，Loss 函数用于量化模型的预测与实际标签之间的差异。通过绘制 Loss
