本文探讨了如何使用PyTorch分析深度学习模型性能，从损失函数开始，涉及损失曲线绘制、评估指标计算（如准确率、精确率、召回率、F1分数）及混淆矩阵分析，旨在通过全面的性能评估进行模型优化。
在深度学习中，了解和分析模型的性能对于优化和改进模型至关重要。本文将介绍如何使用 PyTorch 来分析模型的性能，从损失函数出发，逐步深入到具体的数据分析。我们将通过编写相应的代码来演示这些分析技巧。
- 损失函数分析
损失函数是评估模型预测与真实标签之间差距的指标。通过分析损失函数，我们可以了解模型的训练过程和优化情况。下面是一个计算和记录损失函数的示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
# 定义模型
model = MyModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss(<
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