Python绘制loss曲线、准确率曲线

Python 绘制 loss 曲线、准确率曲线

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 inrange(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 inrange(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...withopen("./train_loss.txt",'w')as train_los:
    train_los.write(str(train_loss))withopen("./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defdata_read(dir_path):withopen(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defdata_read(dir_path):withopen(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defmultiple_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()

日常学习记录，一起交流讨论吧！侵权联系~