tensorboard平滑loss曲线并用matlab绘图-20200927

最新推荐文章于 2025-05-04 04:18:33 发布

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本文介绍了一种使用Python对TensorBoard原始数据进行平滑处理的方法，并提供了具体的实现代码。此外，还详细介绍了如何利用Matlab进行图表绘制，包括设置坐标轴等高级功能。

tensorboard平滑曲线代码
“tensorboard提供了下载借口，可以下载没有经过平滑后的数据，但是之前说了，没有平滑的曲线非常的不好看，现在我们需要做的是将下载下来的原始数据在本地进行平滑“”。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import os
def smooth(csv_path,weight=0.85): #weight是平滑度，tensorboard 默认0.6
    data = pd.read_csv(filepath_or_buffer=csv_path,header=0,names=['Step','Value'],dtype={'Step':np.int,'Value':np.float})
    scalar = data['Value'].values
    last = scalar[0]
    smoothed = []
    for point in scalar:
        smoothed_val = last * weight + (1 - weight) * point
        smoothed.append(smoothed_val)
        last = smoothed_val
    save = pd.DataFrame({'Step':data['Step'].values,'Value':smoothed})
    save.to_csv('smooth_'+csv_path)
if __name__=='__main__':
    smooth('test.csv')

matlab设置坐标轴

多方参考最终形成自己版本：