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如何使用python的plot繪制loss、acc曲線(xiàn)并存儲(chǔ)成圖片_python_腳本之家
使用python的plot 繪制網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中的的 loss 曲線(xiàn)以及準(zhǔn)確率變化曲線(xiàn),這里的主要思想就時(shí)先把想要的損失值以及準(zhǔn)確率值保存下來(lái),保存到 .txt 文件中,待網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束,我們?cè)倌眠@存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)繪制各種曲線(xiàn)。 其大致步驟為:數(shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ) - > loss曲線(xiàn)繪制 - > 準(zhǔn)確率曲線(xiàn)繪制 一、數(shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)部分 我們首先要得到訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù),以損失值
www.dbjr.com.cn/python/317718v...htm 2025-5-26
Keras之自定義損失(loss)函數(shù)用法說(shuō)明_python_腳本之家
defmy_loss(y_true, y_pred): # y_true: True labels. TensorFlow/Theano tensor # y_pred: Predictions. TensorFlow/Theano tensor of the same shape as y_true . . . returnscalar#返回一個(gè)標(biāo)量值 然后在model.compile中指定即可,如: model.compile(loss=my_loss, optimizer='sgd') 具體參考Keras官方...
www.dbjr.com.cn/article/1883...htm 2025-5-17
Linux常用命令之ping命令詳解和使用例子(查看網(wǎng)絡(luò)通不通)_LINUX_操作...
64 bytes from 192.168.120.1: icmp_seq=5 ttl=255 time=1.88 ms --- 192.168.120.1 ping statistics --- 5 packets transmitted, 5 received, 0% packet loss, time 4000ms rtt min/avg/max/mdev = 1.682/1.880/2.020/0.129 ms 實(shí)例4:ping指定次數(shù) 命令:ping -c 10 192.168.120.206 輸出: 復(fù)制代碼 ...
www.dbjr.com.cn/LINUXjishu/1523...html 2025-6-7
BIND 9.x Remote DNS Cache Poisoning Flaw Exploit (c) _Exploit_網(wǎng) ...
" the rate of packet loss\n" "Example:\n" " $ %s q.q.q.q r.r.r.r a.a.a.a 1234 pwned example.com. 1.1.1.1 8192 16\n" "This should cause a pwned.example.com A record resolving to 1.1.1.1 to appear\n" "in r.r.r.r's cache. The chance of successfully poisoning the r...
www.dbjr.com.cn/hack/57...html 2025-6-5
關(guān)于pytorch中網(wǎng)絡(luò)loss傳播和參數(shù)更新的理解_python_腳本之家
loss.backward() 通過(guò)定義損失函數(shù):criterion,然后通過(guò)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)真實(shí)輸出和真實(shí)標(biāo)簽之間的誤差,得到網(wǎng)絡(luò)的損失值:loss; 最后通過(guò)loss.backward()完成誤差的反向傳播,通過(guò)pytorch的內(nèi)在機(jī)制完成自動(dòng)求導(dǎo)得到每個(gè)參數(shù)的梯度。 需要注意,在機(jī)器學(xué)習(xí)或者深度學(xué)習(xí)中,我們需要通過(guò)修改參數(shù)使得損失函數(shù)最小化或最大化,一般是通過(guò)梯度...
www.dbjr.com.cn/article/1680...htm 2025-5-10
解決Pytorch訓(xùn)練過(guò)程中loss不下降的問(wèn)題_python_腳本之家
loss.backward() optimizer.step() 要特別注意計(jì)算loss時(shí)網(wǎng)絡(luò)輸出值output和真實(shí)值y_train的維數(shù)必須完全匹配,否則訓(xùn)練誤差不下降,無(wú)法訓(xùn)練。這種錯(cuò)誤在訓(xùn)練一維數(shù)據(jù)時(shí)很容易忽略,要十分注意。 以上這篇解決Pytorch訓(xùn)練過(guò)程中l(wèi)oss不下降的問(wèn)題就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本...
www.dbjr.com.cn/article/1776...htm 2025-5-26
keras中epoch,batch,loss,val_loss用法說(shuō)明_python_腳本之家
這篇文章主要介紹了keras中epoch,batch,loss,val_loss用法說(shuō)明,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧 1、epoch Keras官方文檔中給出的解釋是:“簡(jiǎn)單說(shuō),epochs指的就是訓(xùn)練過(guò)程接中數(shù)據(jù)將被“輪”多少次” (1)釋義: 訓(xùn)練過(guò)程中當(dāng)一個(gè)完整的數(shù)據(jù)集通過(guò)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一次并且返回了一次,這個(gè)...
www.dbjr.com.cn/article/1899...htm 2025-5-22
keras:model.compile損失函數(shù)的用法_python_腳本之家
損失函數(shù)loss:該參數(shù)為模型試圖最小化的目標(biāo)函數(shù),它可為預(yù)定義的損失函數(shù)名,如categorical_crossentropy、mse,也可以為一個(gè)損失函數(shù)。詳情見(jiàn)losses 可用的損失目標(biāo)函數(shù): mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape ...
www.dbjr.com.cn/article/1899...htm 2025-5-30
Pytorch中accuracy和loss的計(jì)算知識(shí)點(diǎn)總結(jié)_python_腳本之家
returnnum_correct/len(train_loader.dataset), train_loss/len(train_loader) 首先這樣一次訓(xùn)練稱(chēng)為一個(gè)epoch,樣本總數(shù)/batchsize是走完一個(gè)epoch所需的“步數(shù)”,相對(duì)應(yīng)的,len(train_loader.dataset)也就是樣本總數(shù),len(train_loader)就是這個(gè)步數(shù)。
www.dbjr.com.cn/article/1697...htm 2025-6-8