model训练结束后绘制loss曲线

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#人工智能 #开发工具 #数据结构与算法

本文介绍了一种利用cat命令结合grep进行文件处理的方法，通过管道操作实现对特定字段的提取。具体步骤包括使用cat读取文件，接着利用grep进行模式匹配，并最终通过awk精确选取第11个字段。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

cat filename | grep smoothed_loss | awk '{print $11}'

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神经网络model训练时loss=nan【原因总结】
科研学习笔记！
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神经网络loss=nan,问题汇总
pytorch学习（四）绘制loss和correct曲线
hero_heart的博客
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这一次学习的时候静态绘制loss和correct曲线，也就是在模型训练完成后，对统计的数据进行绘制。以minist数据训练为例子。
mac sqlite可视化工具_模型评估指标可视化，自动画Loss、Accuracy曲线图工具，无需人工参与!...
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1. Model Log 介绍Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用，可以记录模型训练过程当中的超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等，并以曲线图的形式进行展现...
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大模型对齐中的各种loss讲解
最新发布
qkh1234567的博客
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从这篇文章开始，我会不定期分享利用 OpenRLHF 学习 RLHF 的一些心得。我平常读代码喜欢开门见山，直接去看 loss 函数是什么形式，再去理解代码的其他环节，所以就从 loss 开始分享吧。
pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率
12-23
这样，在启动TensorBoard后，通过`tensorboard --logdir=LeNet5`命令查看日志目录，就可以看到绘制出的损失(loss)和准确率(accuracy)曲线。 通过分析这些曲线，我们可以了解模型在训练过程中的表现，如是否过拟合或...
绘制LSTM的loss曲线
weixin_44253237的博客
08-26 605
Get item# 向量化# y的权重是在门值的计算上(4个门都有y)# 全连接层(做预测)# 权重初始化# 切分输入与输出关系# 重新对齐tensor维度else:# 序列长度的计算# LSTM门值的计算(y加进去算)# 隐藏状态的计算# 全连接层做特征预测# Set seedx_3d = []y_3d = []# loss = criterion(outputs, labels.long()) # 损失样例。
绘制loss曲线图
qq_38335768的博客
06-14 911
绘制loss曲线
keras 自定义loss model.add_loss的使用详解
12-17
一点见解，不断学习，欢迎指正 1、自定义loss层作为网络一层加进model，同时该loss的输出作为网络优化的目标函数 from keras.models import Model import keras.layers as KL import keras.backend as K import numpy as np from keras.utils.vis_utils import plot_model x_train=np.random.normal(1,1,(100,784)) x_in = KL.Input(shape=(784,)) x = x_in x = KL.Dense
代码系列：Keras实现自定义contrastive loss及多输入多输出model
lynlindasy的博客
09-28 4395
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关于Keras的格式化输出Loss实现
鹊踏枝-码农的专栏
07-17 9290
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在训练模型model.compile()中计算loss的常用函数都有哪些？
ch206265的博客
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weixin_46969441的博客
11-01 1万+
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WYKB_Mr_Q的博客
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as_your_heart的博客
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如何在pycharm上画loss函数图像 （即loss与迭代次数之间的关系图像） 1.代码： 在train函数下面加入： writer.add_scalar(‘loss/train_loss’, losses.val, global_step=epoch) 2.完成训练后，在pycharm的Terminal处输入： tensorboard --logdir="./runs" 注意： 这里可能会提示tensorboard不是外部命令啊什么的，出现这个的原因是： 1）没有安装tensorboard（注：一般安
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上一篇文章《语音降噪模型归纳汇总》是在知乎写的第一篇文章，很意外地收到了点赞收藏和关注，如此的反馈给了我极大的鼓舞，这里就再梳理了一下loss函数相关的知识，以求方便能作为一份工具性质的文章展现出来。能力一般，水平有限，欢迎大家指正。 干货分享：欢迎收藏点赞加关注 目录 前言 什么是损失（Loss）？ 预测值（估计值）与实际值（预期值、参考值、ground truth）之间会存在差异, “损失”意味着模型因未能产生预期结果而受到的惩罚。 损失函数的作用？ 损失函数将通过比较模型的预测输出和预期输出来确定
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