1 深度学习训练过程中实时动态显示loss和acc曲线

可参考代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltif __name__ == '__main__':train_loss = 5val_loss = 5train_acc = 0.0val_acc = 0.0x = []train_loss_list = []val_loss_list = []train_acc_list = []val_acc_list = []for epoch in range(200):# 生成数据，此处应根据实际训练过程获取训练集loss和acc# 以及验证集loss和acctrain_loss -= epoch * 0.1val_loss -= epoch * 0.11train_acc += epoch*0.01val_acc += epoch*0.011x.append(epoch)train_loss_list.append(train_loss)val_loss_list.append(val_loss)train_acc_list.append(train_acc)val_acc_list.append(val_acc)plt.figure(figsize=(3, 6), dpi=100)# 创建两行一列的图，并指定当前使用第一个图plt.subplot(2, 1, 1)try:train_loss_lines.remove(train_loss_lines[0])  # 移除上一步曲线val_loss_lines.remove(val_loss_lines[0])except Exception:passtrain_loss_lines = plt.plot(x, train_loss_list, 'r', lw=1)  # lw为曲线宽度val_loss_lines = plt.plot(x, val_loss_list, 'b', lw=1)plt.title("loss")plt.xlabel("epoch")plt.ylabel("loss")plt.legend(["train_loss","val_loss"])# # 创建两行一列的图，并指定当前使用第二个图plt.subplot(2, 1, 2)try:train_acc_lines.remove(train_acc_lines[0])  # 移除上一步曲线val_acc_lines.remove(val_acc_lines[0])except Exception:passtrain_acc_lines = plt.plot(x, train_acc_list, 'r', lw=1)  # lw为曲线宽度val_acc_lines = plt.plot(x, val_acc_list, 'b', lw=1)plt.title("acc")plt.xlabel("epoch")plt.ylabel("acc")plt.legend(["train_acc","val_acc"])plt.show()plt.pause(0.1)  # 图片停留0.1s

2 结果

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