# 保存loss
loss=np.array(loss)
np.save('loss.npy',loss)
# 保存acc
acc=np.array(acc)
np.save('acc.npy',acc)
# 读取loss
loss=np.load('loss.npy')
loss=loss.tolist()
本文介绍了一种简单的方法来保存机器学习训练过程中的损失(loss)和准确率(accuracy),并演示了如何将这些数据转换为numpy数组进行存储,最后再将其加载回内存中供进一步分析使用。
# 保存loss
loss=np.array(loss)
np.save('loss.npy',loss)
# 保存acc
acc=np.array(acc)
np.save('acc.npy',acc)
# 读取loss
loss=np.load('loss.npy')
loss=loss.tolist()
3937
2765

被折叠的 条评论
为什么被折叠?