Python绘制loss曲线和准确率曲线实例代码

目录

• 引言
• 一、数据读取与存储部分
• 二、绘制 loss 曲线
• 三、绘制准确率曲线
• 总结

引言

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，以损失值为例，网络每迭代一次都会产生相应的 loss，那么我们就把每一次的损失值都存储下来，存储到列表，保存到 .txt 文件中。保存的文件如下图所示：

[1.3817585706710815, 1.8422836065292358, 1.1619832515716553, 0.5217241644859314, 0.5221078991889954, 1.3544578552246094, 1.3334463834762573, 1.3866571187973022, 0.7603049278259277]

上图为部分损失值，根据迭代次数而异，要是迭代了1万次，这里就会有1万个损失值。
而准确率值是每一个 epoch 产生一个值，要是训练100个epoch，就有100个准确率值。

（那么问题来了，这里的损失值是怎么保存到文件中的呢？ 很少有人讲这个，也有一些小伙伴们来咨询，这里就统一记录一下，包括损失值和准确率值。）

首先，找到网络训练代码，就是项目中的 main.py，或者 train.py ，在文件里先找到训练部分，里面经常会有这样一行代码：

for epoch in range(resume_epoch, num_epochs):   # 就是这一行
	####
	...
	loss = criterion(outputs, labels.long())              # 损失样例
	...
    epoch_acc = running_corrects.double() / trainval_sizes[phase]    # 准确率样例
    ...
    ###

从这一行开始就是训练部分了，往下会找到类似的这两句代码，就是损失值和准确率值了。

这时候将以下代码加入源代码就可以了：

train_loss = []
train_acc = []
for epoch in range(resume_epoch, num_epochs):          # 就是这一行
	###
	...
	loss = criterion(outputs, labels.long())           # 损失样例
	train_loss.append(loss.item())                     # 损失加入到列表中
	...
	epoch_acc = running_corrects.double() / trainval_sizes[phase]    # 准确率样例
	train_acc.append(epoch_acc.item())                 # 准确率加入到列表中
	...
with open("./train_loss.txt", 'w') as train_los:
    train_los.write(str(train_loss))

with open("./train_acc.txt", 'w') as train_ac:
     train_ac.write(str(train_acc))

这样就算完成了损失值和准确率值的数据存储了！

二、绘制 loss 曲线

主要需要 numpy 库和 matplotlib 库，如果不会安装可以自行百度，很简单。

首先，将 .txt 文件中的存储的数据读取进来，以下是读取函数：

import numpy as np

# 读取存储为txt文件的数据
def data_read(dir_path):
    with open(dir_path, "r") as f:
        raw_data = f.read()
        data = raw_data[1:-1].split(", ")   # [-1:1]是为了去除文件中的前后中括号"[]"

    return np.asfarray(data, float)

然后，就是绘制 loss 曲线部分：

if __name__ == "__main__":

	train_loss_path = r"E:\relate_code\Gaitpart-master\train_loss.txt"   # 存储文件路径

	y_train_loss = data_read(train_loss_path)        # loss值，即y轴
	x_train_loss = range(len(y_train_loss))			 # loss的数量，即x轴

	plt.figure()

    # 去除顶部和右边框框
    ax = plt.axes()
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)

    plt.xlabel('iters')    # x轴标签
    plt.ylabel('loss')     # y轴标签

	# 以x_train_loss为横坐标，y_train_loss为纵坐标，曲线宽度为1，实线，增加标签，训练损失，
	# 默认颜色，如果想更改颜色，可以增加参数color='red',这是红色。
    plt.plot(x_train_loss, y_train_loss, linewidth=1, linestyle="solid", label="train loss")
    plt.legend()
    plt.title('Loss curve')
    plt.show()

这样就算把损失图像画出来了！如下：

三、绘制准确率曲线

有了上面的基础，这就简单很多了。
只是有一点要记住，上面的x轴是迭代次数，这里的是训练轮次 epoch。

if __name__ == "__main__":

	train_acc_path = r"E:\relate_code\Gaitpart-master\train_acc.txt"   # 存储文件路径

	y_train_acc = data_read(train_acc_path)       # 训练准确率值，即y轴
	x_train_acc = range(len(y_train_acc))			 # 训练阶段准确率的数量，即x轴

	plt.figure()

    # 去除顶部和右边框框
    ax = plt.axes()
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)

    plt.xlabel('epochs')    # x轴标签
    plt.ylabel('accuracy')     # y轴标签

	# 以x_train_acc为横坐标，y_train_acc为纵坐标，曲线宽度为1，实线，增加标签，训练损失，
	# 增加参数color='red',这是红色。
    plt.plot(x_train_acc, y_train_acc, color='red',linewidth=1, linestyle="solid", label="train acc")
    plt.legend()
    plt.title('Accuracy curve')
    plt.show()

这样就把准确率变化曲线画出来了！如下：

以下是完整代码，以绘制准确率曲线为例，并且将x轴换成了iters，和损失曲线保持一致，供参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取存储为txt文件的数据
def data_read(dir_path):
    with open(dir_path, "r") as f:
        raw_data = f.read()
        data = raw_data[1:-1].split(", ")

    return np.asfarray(data, float)

# 不同长度数据，统一为一个标准，倍乘x轴
def multiple_equal(x, y):
    x_len = len(x)
    y_len = len(y)
    times = x_len/y_len
    y_times = [i * times for i in y]
    return y_times

if __name__ == "__main__":

    train_loss_path = r"E:\relate_code\Gaitpart-master\file_txt\train_loss.txt"
    train_acc_path = r"E:\relate_code\Gaitpart-master\train_acc.txt"

    y_train_loss = data_read(train_loss_path)
    y_train_acc = data_read(train_acc_path)

    x_train_loss = range(len(y_train_loss))
    x_train_acc = multiple_equal(x_train_loss, range(len(y_train_acc)))

    plt.figure()

    # 去除顶部和右边框框
    ax = plt.axes()
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)

    plt.xlabel('iters')
    plt.ylabel('accuracy')

    # plt.plot(x_train_loss, y_train_loss, linewidth=1, linestyle="solid", label="train loss")
    plt.plot(x_train_acc, y_train_acc,  color='red', linestyle="solid", label="train accuracy")
    plt.legend()

    plt.title('Accuracy curve')
    plt.show()

总结

到此这篇关于Python绘制loss曲线和准确率曲线的文章就介绍到这了,更多相关Python绘制loss曲线 准确率曲线内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！