在Python中，可视化训练损失通常使用matplotlib库。以下是一个简单的例子，展示如何在训练过程中记录损失，并将其可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

假设有一个训练过程，在每个epoch（或batch）结束后更新损失

loss_history = []

for epoch in range(1, num_epochs+1): # 模拟训练和计算损失的过程 loss = calculate_loss_function() # 替换为实际的损失计算函数 loss_history.append(loss)

# 可以在每个epoch后打印损失
print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss}')

可视化损失

plt.plot(loss_history) plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.title('Training Loss') plt.show()

在这个例子中，我们首先创建一个空列表来存储每个epoch的损失值。然后在训练循环中计算损失，将其加入到列表中。训练结束后，我们使用matplotlib绘制损失随时间（即epoch）的变化曲线，并展示图表。

请根据实际情况替换calculate_loss_function和训练循环中的内容。