随意提取的val_accuracy

最新推荐文章于 2023-05-24 11:22:16 发布
原创 最新推荐文章于 2023-05-24 11:22:16 发布 · 543 阅读 · 0 ·
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该代码段展示了多个深度学习模型（如MHA、EX_MHA、L_MHA等）在30个周期内的验证集准确率。通过绘制折线图，对比了这些模型在验证阶段的性能差异，包括CNN_LSTM、MHA系列和LSTM等。图表详细描绘了每个模型随训练周期的准确性变化，有助于理解各模型的训练效果。 
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
import tensorflow.keras.layers as layers
import time as time
import tensorflow.keras.preprocessing.image as image
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from scipy.io import loadmat
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import preprocessing  # 0-1编码
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit  # 随机划分，保证每一类比例相同
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.initializers import glorot_uniform
import matplotlib.pyplot as plt
from prettytable import PrettyTable
import six
import math
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

# 读取数据
url_1 = r'D:\dad\MHA-data\CNN-LSTM.csv'
url_2 = r'D:\dad\MHA-data\MHA_1.csv'
url_3 = r'D:\dad\MHA-data\EX_MHA_1.csv'
url_4 = r'D:\dad\MHA-data\L_MHA_1.csv'
url_5 = r'D:\dad\MHA-data\MHA_2.csv'
url_6 = r'D:\dad\MHA-data\EX_MHA_2.csv'
url_7 = r'D:\dad\MHA-data\L_MHA_2.csv'

url_8 = r'D:\dad\MHA-data\LSTM.csv'
url_9 = r'D:\dad\MHA-data\RES_CNN.csv'
url_0 = r'D:\dad\MHA-data\MLP.csv'
url_10 = r'D:\dad\MHA-data\MHA.csv'

url_11 = r'D:\dad\MHA-data\EX_MHA.csv'
url_12 = r'D:\dad\MHA-data\L_MHA.csv'

data_1 = pd.read_csv(url_1)
data_2 = pd.read_csv(url_2)
data_3 = pd.read_csv(url_3)
data_4 = pd.read_csv(url_4)
data_5 = pd.read_csv(url_5)
data_6 = pd.read_csv(url_6)
data_7 = pd.read_csv(url_7)
data_8 = pd.read_csv(url_8)
data_9 = pd.read_csv(url_9)
data_0 = pd.read_csv(url_0)
data_10 = pd.read_csv(url_10)
data_11 = pd.read_csv(url_11)
data_12 = pd.read_csv(url_12)

val_acc = []
for i in range(30):
    val_acc.append(np.float(data_1.iloc[2*i,0].split(':')[-1]))
CNN_LSTM = val_acc

val_acc = []
for i in range(30):
    val_acc.append(np.float(data_2.iloc[2*i,0].split(':')[-1]))
MHA_1 = val_acc

val_acc = []
for i in range(30):
    val_acc.append(np.float(data_3.iloc[2*i,0].split(':')[-1]))
EX_MHA_1 = val_acc

val_acc = []
for i in range(30):
    val_acc.append(np.float(data_4.iloc[2*i,0].split(':')[-1]))
L_MHA_1 = val_acc

val_acc = []
for i in range(30):
    val_acc.append(np.float(data_5.iloc[2*i,0].split(':')[-1]))
MHA_2 = val_acc

val_acc = []
for i in range(30):
    val_acc.append(np.float(data_6.iloc[2*i,0].split(':')[-1]))
EX_MHA_2 = val_acc

val_acc = []
for i in range(30):
    val_acc.append(np.float(data_7.iloc[2*i,0].split(':')[-1]))
L_MHA_2 = val_acc

val_acc = []
for i in range(30):
    val_acc.append(np.float(data_8.iloc[2*i,0].split(':')[-1]))
LSTM = val_acc

val_acc = []
for i in range(30):
    val_acc.append(np.float(data_9.iloc[2*i,0].split(':')[-1]))
RES_CNN = val_acc

val_acc = []
for i in range(30):
    val_acc.append(np.float(data_0.iloc[2*i,0].split(':')[-1]))
MLP = val_acc

val_acc = []
for i in range(30):
    val_acc.append(np.float(data_10.iloc[2*i,0].split(':')[-1]))
MHA = val_acc

val_acc = []
for i in range(30):
    val_acc.append(np.float(data_11.iloc[2*i,0].split(':')[-1]))
EX_MHA = val_acc

val_acc = []
for i in range(30):
    val_acc.append(np.float(data_12.iloc[2*i,0].split(':')[-1]))
L_MHA = val_acc

np.arange(1,len(CNN_LSTM)+1)

array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,
       18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30])

# 设置输出的图片大小
figsize = 16, 9
figure, ax = plt.subplots(figsize=figsize)


# 在同一幅图片上画两条折线

B, = plt.plot(np.arange(1,len(MHA_1)+1),MHA_1, 'b-.', label='MHA_1',marker='o', linewidth=1.5)
C, = plt.plot(np.arange(1,len(EX_MHA_1)+1),EX_MHA_1, 'k-.', label='EX_MHA_1',marker='^', linewidth=1.5)
D, = plt.plot(np.arange(1,len(L_MHA_1)+1),L_MHA_1, 'lime',linestyle="-.", label='L_MHA_1',marker='s', linewidth=1.5)
A, = plt.plot(np.arange(1,len(MHA)+1),MHA, 'c-.', label='MHA',marker='x', linewidth=1.5)
E, = plt.plot(np.arange(1,len(EX_MHA)+1),EX_MHA, 'g-.', label='EX_MHA',marker='v', linewidth=1.5)
F, = plt.plot(np.arange(1,len(L_MHA)+1),L_MHA, 'r-.', label='L_MHA',marker='d', linewidth=1.5)
# E, = plt.plot(np.arange(1,len(MHA_2)+1),MHA_2, 'g-.', label='MHA_2',marker='v', linewidth=1.5)
# F, = plt.plot(np.arange(1,len(EX_MHA_2)+1),EX_MHA_2, 'r-.', label='EX_MHA_2',marker='d', linewidth=1.5)
# G, = plt.plot(np.arange(1,len(L_MHA_2)+1),L_MHA_2, 'y-.', label='L_MHA_2',marker='h', linewidth=1.5)
# 设置图例并且设置图例的字体及大小
font1 = {'family': 'Times New Roman',
         'weight': 'normal',
         'size': 23,
         }

legend = plt.legend(handles=[ B,C,D,A,E,F], prop=font1)
ax=plt.gca()

#x_major_locator=MultipleLocator(1)
#ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
# 设置坐标刻度值的大小以及刻度值的字体
plt.tick_params(labelsize=23)
labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
# print labels
[label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels]
# 设置横纵坐标的名称以及对应字体格式
font2 = {'family': 'Times New Roman',
         'weight': 'normal',
         'size': 30,
         }
plt.xlabel('epoches', font2)
plt.ylabel('accuracy', font2)
plt.title("Comparison of different models in validation set",font2)
plt.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yoCFcsum-1606139160083)(output_6_0.png)]

# 设置输出的图片大小
figsize = 16, 9
figure, ax = plt.subplots(figsize=figsize)


# 在同一幅图片上画两条折线

B, = plt.plot(np.arange(1,len(MHA_2)+1),MHA_2, 'b-.', label='MHA_2',marker='o', linewidth=1.5)
C, = plt.plot(np.arange(1,len(EX_MHA_2)+1),EX_MHA_2, 'k-.', label='EX_MHA_2',marker='^', linewidth=1.5)
D, = plt.plot(np.arange(1,len(L_MHA_2)+1),L_MHA_2, 'lime',linestyle="-.", label='L_MHA_2',marker='s', linewidth=1.5)
A, = plt.plot(np.arange(1,len(MHA)+1),MHA, 'c-.', label='MHA',marker='x', linewidth=1.5)
E, = plt.plot(np.arange(1,len(EX_MHA)+1),EX_MHA, 'g-.', label='EX_MHA',marker='v', linewidth=1.5)
F, = plt.plot(np.arange(1,len(L_MHA)+1),L_MHA, 'r-.', label='L_MHA',marker='d', linewidth=1.5)
# E, = plt.plot(np.arange(1,len(MHA_2)+1),MHA_2, 'g-.', label='MHA_2',marker='v', linewidth=1.5)
# F, = plt.plot(np.arange(1,len(EX_MHA_2)+1),EX_MHA_2, 'r-.', label='EX_MHA_2',marker='d', linewidth=1.5)
# G, = plt.plot(np.arange(1,len(L_MHA_2)+1),L_MHA_2, 'y-.', label='L_MHA_2',marker='h', linewidth=1.5)
# 设置图例并且设置图例的字体及大小
font1 = {'family': 'Times New Roman',
         'weight': 'normal',
         'size': 23,
         }

legend = plt.legend(handles=[ B,C,D,A,E,F], prop=font1)
ax=plt.gca()

#x_major_locator=MultipleLocator(1)
#ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
# 设置坐标刻度值的大小以及刻度值的字体
plt.tick_params(labelsize=23)
labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
# print labels
[label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels]
# 设置横纵坐标的名称以及对应字体格式
font2 = {'family': 'Times New Roman',
         'weight': 'normal',
         'size': 30,
         }
plt.xlabel('epoches', font2)
plt.ylabel('accuracy', font2)
plt.title("Comparison of different models in validation set",font2)
plt.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YNwRViX3-1606139160085)(output_7_0.png)]





# 设置输出的图片大小
figsize = 16, 9
figure, ax = plt.subplots(figsize=figsize)


# 在同一幅图片上画两条折线
A, = plt.plot(np.arange(1,len(CNN_LSTM)+1),CNN_LSTM, 'c-.', label='CNN_LSTM',marker='x', linewidth=1.5)
B, = plt.plot(np.arange(1,len(MHA_1)+1),MHA_1, 'b-.', label='MHA_1',marker='o', linewidth=1.5)
C, = plt.plot(np.arange(1,len(EX_MHA_1)+1),EX_MHA_1, 'k-.', label='EX_MHA_1',marker='^', linewidth=1.5)
D, = plt.plot(np.arange(1,len(L_MHA_1)+1),L_MHA_1, 'm-.', label='L_MHA_1',marker='s', linewidth=1.5)
E, = plt.plot(np.arange(1,len(MHA_2)+1),MHA_2, 'g-.', label='MHA_2',marker='v', linewidth=1.5)
F, = plt.plot(np.arange(1,len(EX_MHA_2)+1),EX_MHA_2, 'r-.', label='EX_MHA_2',marker='d', linewidth=1.5)
G, = plt.plot(np.arange(1,len(L_MHA_2)+1),L_MHA_2, 'y-.', label='L_MHA_2',marker='h', linewidth=1.5)
# 设置图例并且设置图例的字体及大小
font1 = {'family': 'Times New Roman',
         'weight': 'normal',
         'size': 23,
         }

legend = plt.legend(handles=[A, B,C,D,E,F,G], prop=font1)
ax=plt.gca()

#x_major_locator=MultipleLocator(1)
#ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
# 设置坐标刻度值的大小以及刻度值的字体
plt.tick_params(labelsize=23)
labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
# print labels
[label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels]
# 设置横纵坐标的名称以及对应字体格式
font2 = {'family': 'Times New Roman',
         'weight': 'normal',
         'size': 30,
         }
plt.xlabel('epoches', font2)
plt.ylabel('accuracy', font2)
plt.title("Comparison of different models in validation set",font2)
plt.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-FvzscJRf-1606139160086)(output_10_0.png)]

# 设置输出的图片大小
figsize = 16, 9
figure, ax = plt.subplots(figsize=figsize)


# 在同一幅图片上画两条折线
A, = plt.plot(np.arange(1,len(CNN_LSTM)+1),CNN_LSTM, 'c-.', label='CNN_LSTM',marker='x', linewidth=1.5)
B, = plt.plot(np.arange(1,len(MHA_1)+1),MHA_1, 'b-.', label='MHA_1',marker='o', linewidth=1.5)
C, = plt.plot(np.arange(1,len(EX_MHA_1)+1),EX_MHA_1, 'k-.', label='EX_MHA_1',marker='^', linewidth=1.5)
D, = plt.plot(np.arange(1,len(L_MHA_1)+1),L_MHA_1, 'm-.', label='L_MHA_1',marker='s', linewidth=1.5)
E, = plt.plot(np.arange(1,len(MHA_2)+1),MHA_2, 'g-.', label='MHA_2',marker='v', linewidth=1.5)
F, = plt.plot(np.arange(1,len(EX_MHA_2)+1),EX_MHA_2, 'r-.', label='EX_MHA_2',marker='d', linewidth=1.5)
G, = plt.plot(np.arange(1,len(L_MHA_2)+1),L_MHA_2, 'y-.', label='L_MHA_2',marker='h', linewidth=1.5)

H, = plt.plot(np.arange(1,len(LSTM)+1),LSTM, 'lime',linestyle="-.", label='LSTM',marker='P', linewidth=1.5)
I, = plt.plot(np.arange(1,len(RES_CNN)+1),RES_CNN, 'gray',linestyle="-." ,label='RES_CNN1D',marker='+', linewidth=1.5)
J, = plt.plot(np.arange(1,len(MLP)+1),MLP, 'gold', linestyle="-.",label='MLP',marker='4', linewidth=1.5)
# 设置图例并且设置图例的字体及大小
font1 = {'family': 'Times New Roman',
         'weight': 'normal',
         'size': 23,
         }

legend = plt.legend(handles=[A, B,C,D,E,F,G,H,I,J], prop=font1)
ax=plt.gca()

#x_major_locator=MultipleLocator(1)
#ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
# 设置坐标刻度值的大小以及刻度值的字体
plt.tick_params(labelsize=23)
labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
# print labels
[label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels]
# 设置横纵坐标的名称以及对应字体格式
font2 = {'family': 'Times New Roman',
         'weight': 'normal',
         'size': 30,
         }
plt.xlabel('epoches', font2)
plt.ylabel('accuracy', font2)
plt.title("Comparison of different models in validation set",font2)
plt.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PYPYXjI2-1606139160088)(output_11_0.png)]

# 设置输出的图片大小
figsize = 16, 9
figure, ax = plt.subplots(figsize=figsize)


# 在同一幅图片上画两条折线
A, = plt.plot(np.arange(1,len(CNN_LSTM)+1),CNN_LSTM, 'c-.', label='CNN_LSTM',marker='x', linewidth=1.5)
B, = plt.plot(np.arange(1,len(MHA_1)+1),MHA_1, 'b-.', label='MHA_1',marker='o', linewidth=1.5)
C, = plt.plot(np.arange(1,len(EX_MHA_1)+1),EX_MHA_1, 'k-.', label='EX_MHA_1',marker='^', linewidth=1.5)
D, = plt.plot(np.arange(1,len(L_MHA_1)+1),L_MHA_1, 'm-.', label='L_MHA_1',marker='s', linewidth=1.5)
E, = plt.plot(np.arange(1,len(MHA_2)+1),MHA_2, 'g-.', label='MHA_2',marker='v', linewidth=1.5)
F, = plt.plot(np.arange(1,len(EX_MHA_2)+1),EX_MHA_2, 'r-.', label='EX_MHA_2',marker='d', linewidth=1.5)
G, = plt.plot(np.arange(1,len(L_MHA_2)+1),L_MHA_2, 'y-.', label='L_MHA_2',marker='h', linewidth=1.5)

H, = plt.plot(np.arange(1,len(MHA)+1),MHA, 'lime',linestyle="-.", label='MHA',marker='P', linewidth=1.5)

# 设置图例并且设置图例的字体及大小
font1 = {'family': 'Times New Roman',
         'weight': 'normal',
         'size': 23,
         }

legend = plt.legend(handles=[A, B,C,D,E,F,G,H], prop=font1)
ax=plt.gca()

#x_major_locator=MultipleLocator(1)
#ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
# 设置坐标刻度值的大小以及刻度值的字体
plt.tick_params(labelsize=23)
labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
# print labels
[label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels]
# 设置横纵坐标的名称以及对应字体格式
font2 = {'family': 'Times New Roman',
         'weight': 'normal',
         'size': 30,
         }
plt.xlabel('epoches', font2)
plt.ylabel('accuracy', font2)
plt.title("Comparison of different models in validation set",font2)
plt.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HrFUGURM-1606139160089)(output_12_0.png)]
图像分类：弥合像素和理解之间的差距
gongdiwudu的专栏
11-16 5669
在人工智能的广阔领域中，图像分类作为一种关键应用脱颖而出，它无缝地融合了计算机视觉和机器学习的复杂性。图像分类的核心是训练机器对数字图像中的对象或场景进行识别和分类。这项技术有着广泛的应用，从自动驾驶汽车和医疗诊断到社交媒体平台上的照片组织和内容审核等日常工具。
从头开始的卷积神经网络
gongdiwudu的专栏
11-13 5756
本文详细介绍在tf2.0上，使用ceras实现基本的神经网络过程，并指明CNN在图像，在语言处理等的应用场景，并且对各个层进行具体阐述，此文对于初学者有极大参考意义。
KeyError:“val_acc“和KeyError:“val_accuracy“都报错
qq_23852001的博客
02-10 3392
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解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题
09-16
主要介绍了解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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loss：训练集损失值 accuracy:训练集准确率 val_loss:测试集损失值 val_accruacy:测试集准确率 以下5种情况可供参考： train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的） train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化） train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset） train loss 趋于不变，test loss趋
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syjsjava的博客
05-24 1070
然而，如果模型过拟合了，训练损失会持续减小，但验证损失可能会开始增加，表示模型在验证数据上的性能下降。验证损失的目标是衡量模型的泛化能力，即模型对于未见过的数据的预测能力。准确率是一个用于衡量模型在训练数据上的预测正确性的指标，数值越高表示模型的预测结果与真实标签的一致性越好。训练损失的目标是尽可能地减小，表示模型在训练数据上的预测结果与真实标签的一致性越好。"loss"（训练损失）和"val_loss"（验证损失）是在机器学习和深度学习中常用的两个指标，用于评估模型的性能和训练进展。
深度学习——以CNN服装图像分类为例，探讨怎样评价神经网络模型
尘心平的博客
08-03 2844
本篇博客介绍了神经网络模型的评价方式，并重点针对loss和val_loss的变化情况，给出了相对应的模型好坏和解决方法——尤其是过拟合的情况。最后，用彩色图片识别和服装图像分类进行了实战
tensorflow训练中常见的几种学习率调参方式
weixin_50642818的博客
09-24 2496
刚开始学习tensorflow时觉得最麻烦的就是训练调参了，有时候一不小心就梯度爆炸，有时候因为拟合不够的问题，本来很有潜力的模型或方法，没有得出好的结果，导致了很多错误和时间的浪费。其中学习率的调参机制非常重要，在这里总结一下。主要涉及几个方法，分别是最佳模型保存、指数学习率衰减、余弦退火和早停机制。
对keras训练过程中loss，val_loss，以及accuracy，val_accuracy的可视化
葫芦与瓢的博客
04-18 2万+
hist = model.fit_generator(generator=data_generator_reg(X=x_train, Y=[y_train_a,y_train_g], batch_size=batch_size), steps_per_epoch=train_num // batch_size, ...
for C in C_values: for gamma in gamma_values: model = svm.SVC(C=C, gamma=gamma, random_state=42) model.fit(X_train_norm, y_train_interp) y_val_pred = model.predict(X_val_norm) val_accuracy = accuracy_score(y_val_interp, y_val_pred) if val_accuracy > best_val_accuracy: best_val_accuracy = val_accuracy best_model = model best_params = {'C': C, 'gamma': gamma}
最新发布
12-20
### 代码解释 在Python中，通常使用`sklearn`库中的`SVC`类进行支持向量机分类任务，并且可以使用`GridSearchCV`或`RandomizedSearchCV`进行参数调优。以下是一个基本示例代码及解释： ```python ...
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