在tensorflow下利用plt画论文中loss,acc等曲线图实例

在TensorFlow环境中，绘制loss和accuracy曲线是评估模型性能、监控训练过程以及调试神经网络模型的重要手段。通过这些曲线，我们可以直观地了解模型在训练集和验证集上的表现，检查是否存在过拟合或欠拟合的情况。下面我们将详细讨论如何使用matplotlib库（plt）在TensorFlow中绘制这些曲线。 我们需要在训练过程中记录每个epoch的损失(loss)和准确率(acc)。在提供的代码中，可以看到在训练循环内，`train_loss`和`train_acc`分别累计每个batch的损失和准确率，然后除以总的batch数得到平均值。同样，对于验证集，`val_loss`和`val_acc`也进行同样的计算。 在训练过程中，通常我们会使用`tf.summary.FileWriter`来记录TensorBoard中的summary数据，但这里的重点是使用matplotlib绘制曲线。在训练结束后，`fig_loss`和`fig_acc1`包含了训练损失，而`fig_acc2`包含了验证集的准确率。 接下来，我们使用matplotlib的`subplots()`函数创建图表。对于训练损失曲线，我们创建一个名为`ax1`的子图，并使用`plot()`函数绘制`fig_loss`数组随迭代次数的变化。设置x轴为'iteration'，y轴为'training loss'。 对于训练和验证的准确率曲线，我们创建了两个子图，`ax2`和`ax3`。`ax2`用于训练准确率，`ax3`用于验证准确率，两者共享x轴但拥有独立的y轴。`twinx()`函数用于创建第二个y轴。然后，我们分别用`lns2`和`lns3`绘制`fig_acc1`（训练准确率）和`fig_acc2`（验证准确率）。 我们合并图例，并显示图形。这样就得到了训练损失、训练准确率以及验证准确率的曲线图，便于分析模型的训练过程。 补充知识：在TensorFlow 2.x中，可以使用`tf.keras.callbacks`中的`TensorBoard`回调函数实时可视化训练过程。例如，`TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=1)`会在指定目录下创建日志，然后通过TensorBoard工具查看损失和准确率的动态变化。 此外，模型优化器的选择也很关键，例如在示例中提到了`SGD`（随机梯度下降）优化器，它有学习率(lr)、衰减(decay)、动量(momentum)和Nesterov动量(nesterov)等参数。不同的优化器如Adam、RMSprop等，可能对模型的训练效果有不同的影响。 总结，利用matplotlib在TensorFlow下绘制loss和accuracy曲线图可以帮助我们理解模型的训练过程，及时调整模型参数，提高模型性能。通过观察训练与验证曲线之间的差异，可以有效地防止过拟合，确保模型在未见过的数据上也能有良好的泛化能力。