根据txt文档绘制loss损失函数图像

txt文档中保存的数据如下:

绘制图像的代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt

file = open('/Users/two8g/shao_work/loss.txt')  # 打开文档
data = file.readlines()  # 读取文档数据
print(data)
para_1 = []  # 新建列表,用于保存第一列数据
para_2 = []  # 新建列表,用于保存第二列数据

for num in data:
    try:
        temp = num.split(':')
        t = temp[1].split(',')
    except:
        continue
    # print(num.split(':')[1].split(' ')[0])    
    para_1.append(float(num.split(':')[1].split(' ')[0]))   
    para_2.append(float(num.split(':')[2]))
# print(para_1)

plt.figure()
plt.title('loss')
plt.plot(para_1, para_2)
plt.show()

 绘制的图像如下:

 

### YOLOv8 对象损失函数 (obj loss) 的变化曲线分析与可视化 #### 1. 数据准备 为了绘制对象损失函数的变化曲线,首先需要获取训练日志中的 `obj_loss` 值。这可以通过处理原始的日志文件来实现[^2]。 ```bash # 提取并格式化log文件 python extract_log.py --input log.txt --output formatted_log.txt ``` 此脚本会清理掉无法解析的内容,并保留每轮迭代后的 `obj_loss` 数值以及其他重要指标。 #### 2. 绘制 Obj Loss 曲线 一旦拥有了整理好的数据集,在Python环境中利用Matplotlib库可以轻松创建图表: ```python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd data = pd.read_csv('formatted_log.txt', delimiter='\t') # 加载已格式化的日志文件 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(data['iteration'], data['obj_loss']) # 绘制迭代次数 vs obj_loss 图像 plt.title('Objectness Loss Over Training Iterations') plt.xlabel('Iteration Number') plt.ylabel('Obj_Loss Value') plt.grid(True) plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何读入经过预处理的数据表单,并将其转换成易于理解的对象损失随时间变化的趋势图。通过观察这条曲线可以帮助了解模型收敛情况以及是否存在过拟合等问题[^1]。 #### 3. 结果解释 当看到一条逐渐下降至稳定水平的平滑曲线时,则表明模型正在有效地学习到区分物体存在的能力;相反如果曲线波动较大甚至上升则可能意味着存在问题比如参数设置不当或是遇到了局部最优解等状况。
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