Matplotlib -如何绘制训练中每个时代的进展？

Matplotlib是一个用于绘制数据可视化的Python库。要绘制训练中每个时代的进展，可以使用Matplotlib的折线图或曲线图来展示训练过程中的指标变化。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Matplotlib绘制训练中每个时代的进展：

import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟训练过程中每个时代的进展数据
epochs = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
loss = [0.5, 0.45, 0.4, 0.35, 0.3, 0.25, 0.2, 0.15, 0.1, 0.05]
accuracy = [0.8, 0.85, 0.9, 0.92, 0.94, 0.95, 0.96, 0.97, 0.98, 0.99]

# 绘制折线图
plt.plot(epochs, loss, label='Loss')
plt.plot(epochs, accuracy, label='Accuracy')

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Training Progress')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Metrics')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们使用了模拟的训练进展数据，包括每个时代的损失值和准确率。通过调用plt.plot()函数，我们可以将每个时代的进展数据绘制成折线图。然后，我们使用plt.title()、plt.xlabel()和plt.ylabel()函数来设置图表的标题和坐标轴标签。最后，通过调用plt.legend()函数，我们添加了图例，用于标识折线的含义。最后，调用plt.show()函数显示图表。

这是一个简单的示例，你可以根据实际情况调整数据和图表样式。对于更复杂的需求，Matplotlib提供了丰富的功能和选项，可以满足各种绘图需求。

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