在tensorflow下利用plt画论文中loss,acc等曲线图实例

下面是关于“在TensorFlow下利用plt画论文中loss,acc等曲线图实例”的完整攻略。

问题描述

在深度学习领域中，通常需要绘制训练过程中的loss、accuracy等曲线图，以便于分析模型的性能和调整超参数。那么，如何在TensorFlow下利用plt画论文中loss、acc等曲线图？

解决方法

示例1：在TensorFlow下利用plt画loss曲线图

以下是在TensorFlow下利用plt画loss曲线图的示例：

首先，导入必要的库：

python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt

然后，定义模型和优化器：

```python
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(4,)),
tf.keras.layers.Dense(3)
])

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
```

接着，定义损失函数：

python loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

然后，进行模型训练：

```python
epochs = 10
batch_size = 32

train_loss_results = []

for epoch in range(epochs):
epoch_loss_avg = tf.keras.metrics.Mean()

   for x_batch_train, y_batch_train in train_dataset.batch(batch_size):
       with tf.GradientTape() as tape:
           logits = model(x_batch_train, training=True)
           loss_value = loss_fn(y_batch_train, logits)

       grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
       optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

       epoch_loss_avg.update_state(loss_value)

   train_loss_results.append(epoch_loss_avg.result())

   print("Epoch {:03d}: Loss: {:.3f}".format(epoch, epoch_loss_avg.result()))

```

最后，绘制loss曲线图：

python plt.plot(train_loss_results) plt.title('Training Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show()

在上面的示例中，我们使用了TensorFlow和plt画loss曲线图。首先，我们定义了一个简单的模型和优化器，并定义了损失函数。然后，我们进行模型训练，并记录每个epoch的loss值。最后，我们使用plt绘制loss曲线图。

示例2：在TensorFlow下利用plt画accuracy曲线图

以下是在TensorFlow下利用plt画accuracy曲线图的示例：

首先，导入必要的库：

python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt

然后，定义模型和优化器：

```python
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(4,)),
tf.keras.layers.Dense(3)
])

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
```

接着，定义损失函数和评估指标：

python loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) accuracy_metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()

然后，进行模型训练：

```python
epochs = 10
batch_size = 32

train_loss_results = []
train_accuracy_results = []

for epoch in range(epochs):
epoch_loss_avg = tf.keras.metrics.Mean()
epoch_accuracy = tf.keras.metrics.Mean()

   for x_batch_train, y_batch_train in train_dataset.batch(batch_size):
       with tf.GradientTape() as tape:
           logits = model(x_batch_train, training=True)
           loss_value = loss_fn(y_batch_train, logits)

       grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
       optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

       epoch_loss_avg.update_state(loss_value)
       epoch_accuracy.update_state(y_batch_train, logits)

   train_loss_results.append(epoch_loss_avg.result())
   train_accuracy_results.append(epoch_accuracy.result())

   print("Epoch {:03d}: Loss: {:.3f}, Accuracy: {:.3%}".format(epoch, epoch_loss_avg.result(), epoch_accuracy.result()))

```