d2训练之plot val loss

最新推荐文章于 2025-12-18 19:42:40 发布
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#pytorch #深度学习

本文介绍如何在Detectron2中利用验证集进行训练，并绘制验证损失(val_loss)及平均精度(mAP)图表来监控每个迭代过程，以此避免模型过拟合。
损失函数实现及代码分析
m0_52073096的博客
10-24 725
目录 Tensorflow中交叉熵损失函数实现 2021SC@SDUSC Tensorflow中交叉熵损失函数实现 softmax_cross_entropy_with_logits函数的定义 def softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, # pylint: disable=invalid-name labels=None, logits=None,
【python】plt.plot() 函数绘制loss曲线
ting的博客
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函数定义为plt.plot(*args, **kwargs)
[深度学习] - 通用网络模型训练过程的 loss 变化分析方法 (loss / val_loss / test_loss)
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理解训练过程中 loss 变化情况 (loss / val_loss / test_loss)
LSTM二分类预测Python代码，并输出模型训练的损失函数图
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03-18 2757
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5种经典卷积神经网络（含代码）
weixin_44021149的博客
09-01 1万+
五种经典卷积神经网络
def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) d2l.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch', legend=['train loss', 'train acc', 'val acc'], figsize=(8, 6)) scheduler.step() RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same 修改代码
06-06
d2l.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch', legend=['train loss', 'train acc', 'val acc'], figsize=(8, 6)) scheduler.step() ``` 在这个修改后的代码中，我们在...
精选资源
Detectron2-FasterRCNN 画损失函数曲线
02-13
4. **绘制曲线**：分别对分类损失和回归损失的数据绘制曲线，可以使用`plot()`函数，设置合适的x轴（训练迭代次数）和y轴（损失值），并添加适当的标签和标题。 5. **调整图表**：自定义图表的外观，如调整轴标签、...
def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric net.to(devices[0]) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) ax.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs]) ax.set_xlabel('epoch') ax.set_ylabel('value') ax.legend(['train loss', 'train acc', 'val acc']) plt.show() scheduler.step() measures = ( f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}' print(以上代码能否实现时事图像展示？请优化成不等epoch结束就时事显示图像的代码
06-07
你可以在每训练一定批次后，调用 `plt.plot` 和 `plt.pause` 函数来显示当前的图像。例如，可以在每训练 100 个 batch 后，调用 `plt.plot` 和 `plt.pause(0.1)` 函数来显示当前的图像。同时，要在循环结束后再调用 ...
浅谈keras中loss与val_loss的关系
09-16
主要介绍了浅谈keras中loss与val_loss的关系，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
L7过拟合欠拟合及其解决方案
雨人的博客
02-14 1116
过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛...
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, ...
history.history['val_loss']
大鱼的博客
09-06 8168
运行history.history['val_loss']出现： KeyError: ''val_loss" 我这里的原因是出现了空值，也就是当运行history.history['val_loss']的时候没了值，这是系统就会认为val_loss是不存在的 修改代码让其不出现null值就好啦，具体说，就是我让test集合成了空集合（全部数据集给了train了），这是使用其肯定就会出现这...
深度学习中常见的LOSS函数及代码实现
weixin_40756000的博客
06-18 4259
Introduction 训练深度学习模型地目的只有一个，尽可能地学习到训练数据的分布。像往常地考试一样，考试成绩会有一个分数作为评判标准，评价你对于知识点地掌握情况，以便后续针对性地去学习。深度学习也一样，需要一个数值对训练的效果进行评价。 在有监督学习中，这个数值也就是评价标准被称作loss值，即损失值。对于给定的输入xxx，对应标签值为yyy。定义深度学习模型的映射为f(x;θ)f(x;\theta)f(x;θ)。输出的预测值为y^\hat{y}y^​，损失函数LossLossLoss是用来计算便签值
训练过程曲线分析：acc/loss/val_acc/val_loss
niki_yang
08-18 3508
文章目录 前言 验证集曲线震荡 分析原因：训练的batch_size太小 总结 前言 本文：训练过程的可视化包括训练集和验证集的acc和loss曲线，根据曲线的不同特点进行超参数调节，可以不断优化网络，总结以下一些曲线特点。 开发环境：TensorFlow + Keras + Python 问题类型：二分类问题 数据集：训练集7170个样本 正负各一半 分类为1/0，验证集划分0.15 独立测试集共600个样本 正负各一半 验证集曲线震荡 分析原因：训练的batch_size太小 目前batch_si
win10系统下：keras YOLOv3 mobilenet训练中出现KeyError: 'val_loss'错误的解决办法
qq_43758614的博客
03-04 7188
win10系统下：keras YOLOv3 mobilenet训练中出现KeyError: 'val_loss’错误的解决办法 yolov3是目前最为快速的目标识别工具，然而其网络十分庞大，训练的模型也很大，一般的gpu都望尘莫及。YOLOv3与mobilenet的结合恰好解决了这个问题。 MobileNet V2发表与2018年，时隔一年，谷歌的又一力作。V2在V1的基础上，引入了Inverte...
20251011_Pytorch从入门到精通
baby_hua的专栏
12-18 771
讲的很不错！就是这课太老了 复习下机器学习基础还能看 用作入门也很好 其他的略过即可。
Transformer时序预测实战：用PyTorch构建股价预测模型
qq_74383080的博客
12-18 549
本文探讨了Transformer在时间序列预测中的应用，相比传统LSTM模型，Transformer通过自注意力机制能更好捕捉长期依赖关系。文章详细介绍了从数据预处理到模型实现的完整流程，包括滑动窗口构造序列、位置编码等关键步骤。实验结果显示，Transformer在模拟股价预测任务上比LSTM训练速度更快（38秒vs45秒），预测误差降低34%（MSE 0.021 vs 0.032）。
Pytorch经典卷积神经网络-----激活函数篇
最新发布
2301_77958892的博客
12-18 762
在神经元的数学表达式 (y = h(wx+b)) 中，h、w、b 分别代表激活函数、权重参数、偏置参数，三者是构成单个神经元的核心要素，共同实现对输入信号的加权变换与非线性映射其中h则为激活函数一个非线性函数，用于对线性变换结果 (wx+b) 进行映射，让神经元具备非线性表达能力。核心作用：如果没有激活函数，无论神经网络有多少层，最终输出都是输入的线性组合（多层线性变换等价于单层线性变换），无法拟合复杂的非线性任务（如图像分类、语音识别）。
解决 PyTorch 中 torch.meshgrid 的警告问题
加斯顿工程师的博客
12-17 60
本文介绍了在 PyTorch 2.9.1+cu130 中使用 torch.meshgrid 时出现的警告问题，指出未来版本将强制要求显式指定 indexing 参数，并提供了具体的修复方法。
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