代码编写过程 - 正确率折线图

获取绘图函数

首先，看到需要画acc和loss图。先去参考现成的，于是打开猫12分类，找到生成折线图的地方。

发现框内的两个函数绘制了折线图。既然是作为函数出现，说明已经有一定的封装，考虑能不能把整个函数搬走用。
由于这个文档是个ipynb文档，没法用Ctrl来看函数定义，所以直接选择Ctrl + f来在网页里查找函数定义的内容。

找到了，不是库函数，看定义可知这个函数传入两个List型的参数，然后就根据这两个List的内容来绘制一个折线图。而且看起来需要import一个叫plt的东西。

找到import plt的地方，那么把draw_train_acc复制到自己代码里的时候，还要在前面加上import matplotlib.pyplot as plt

回到函数这里，现在看一下batchs和train_accs这两个参数里面要装什么东西。

通过阅读函数调用前对Batchs和all_train_accs的修改可以发现，Batchs里面是递增数列，每次递增训练批次的大小，也就是5；all_train_accs里面装的是每批次训练的正确率acc。也就是说传两个整数数列进去就行。
在本地的代码编辑器上实验一下。

import matplotlib.pyplot as pltdef draw_train_acc(Batchs, train_accs):title="training accs"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("batch", fontsize=14)plt.ylabel("acc", fontsize=14)plt.plot(Batchs, train_accs, color='green', label='training accs')plt.legend()plt.grid()plt.show()a = [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
b = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.9, 0.3, 0.28, 0.01, 0.8]
draw_train_acc(a, b)

效果可以满足要求。

获得正确率数据

有了绘图函数，现在要找到用来绘图的数据。Batchs没有问题，一个等差数列直接用range()函数生成就行。现在需要找到每次训练的正确率。
在【学习率 优化方法比较】的模型训练部分找到了这么一个函数。

def record(self, epoch_id, trainLossMean, trainAccMean, EvalLossMean, EvalAccMean):if os.path.exists(self.rankPath+'record.csv') is False:init = {"epoch":epoch_id,"train_loss":trainLossMean, 'train_acc':trainAccMean,"eval_loss":EvalLossMean, 'eval_acc':EvalAccMean}df = pd.DataFrame([init])df.to_csv(self.rankPath+'record.csv', index=False)else:df = pd.read_csv(self.rankPath+'record.csv')df.loc[df.index.max() + 1] = [epoch_id, trainLossMean, trainAccMean, EvalLossMean, EvalAccMean]df.to_csv(self.rankPath+'record.csv', index=False)

把 epoch_id, trainLossMean, trainAccMean, EvalLossMean, EvalAccMean这几个存入了一个叫record.csv的文件。
从项目数据里找到这个文件，打开发现里面就是训练集/验证集的acc/loss。

发现这个文件有两千多行。仔细观察文件内容和record()函数的代码，发现每训练完一个批次，就会往文件末追加一行。

再结合这个模型的批次大小是200，训练批次是100，就可以得知训练一轮后record.csv的最后100行是绘图需要的数据。折线图的横坐标应该是每次递增200的等差数列，也就是range(0,20000,200)。

现在已经知道了可以直接从文件里读取我们需要的数据，那么就要找怎么读取.csv文件。那就想到，刚刚找到的record()函数里有调用写入.csv文件的函数，那同一个包里应当就有读取.csv文件的函数。

发现调用的函数来自pd，那么pandas这个包里面应该就有需要的功能。果断开始百度

有很多教程，开始找需要的东西。现在需要的是实现“将.csv中某一列数据的最后100项转成List”这个操作。

阅读大量函数ing……

找到两个功能可以用：


那么就可以写出代码了。读取record.csv文件，只读取训练正确率这一行，转置为一个Series，用切片语法拿出最后100个数据。

pd.read_csv(".\\rank\\record.csv", usecols=["train_acc"]).squeeze("columns")[-100:]

有个问题，参数需要List，但现在这个东西的类型是Series。
直接外面套个list()试试看，如果Series这个类型有向List的转换就能直接转过去。

list(pd.read_csv(".\\rank\\record.csv", usecols=["train_acc"]).squeeze("columns")[-100:])

运行成功了，那么现在用来绘图的正确率列表也已经拿到手了。

组合代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdef draw_train_acc(Batchs, train_accs):title="training accs"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("batch", fontsize=14)plt.ylabel("acc", fontsize=14)plt.plot(Batchs, train_accs, color='green', label='training accs')plt.legend()plt.grid()plt.show()train_acc = list(pd.read_csv(".\\rank\\record.csv", usecols=["train_acc"]).squeeze("columns")[-100:])draw_train_acc(range(0, 20000, 200), train_acc)

把recode.csv下载到本地，在本地先测试一下组合起来的代码，效果不错。

改进代码

需要画四张图，训练集/验证集 acc/loss 两两组合，对应的折线颜色、折线标注、标题和纵轴坐标都要变化。写四个函数就有点拉了，考虑把这个函数修改修改，要变的东西都提取到参数里。

观察一下，这几个地方都是会变化的，把它们都提取到函数参数中。

通过调整color, title, ylabel这三个参数，就可以让要画的四张图都有对应的折线颜色、折线标注、标题和纵轴坐标。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdef draw_graph(Batchs, train_accs, color, title, ylabel):title = title + ' ' + ylabelplt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("batch", fontsize=14)plt.ylabel(ylabel, fontsize=14)plt.plot(Batchs, train_accs, color=color, label=title)plt.legend()plt.grid()plt.show()train_acc = list(pd.read_csv(".\\rank\\record.csv", usecols=["train_acc"]).squeeze("columns")[-100:])
train_loss = list(pd.read_csv(".\\rank\\record.csv", usecols=["train_loss"]).squeeze("columns")[-100:])
eval_acc = list(pd.read_csv(".\\rank\\record.csv", usecols=["eval_acc"]).squeeze("columns")[-100:])
eval_loss = list(pd.read_csv(".\\rank\\record.csv", usecols=["eval_loss"]).squeeze("columns")[-100:])draw_graph(range(0, 20000, 200), train_acc, color="green", title="train", ylabel="acc")
draw_graph(range(0, 20000, 200), train_loss, color="red", title="train", ylabel="loss")
draw_graph(range(0, 20000, 200), eval_acc, color="green", title="eval", ylabel="acc")
draw_graph(range(0, 20000, 200), eval_loss, color="red", title="eval", ylabel="loss")

这样代码就完成了，效果OK。

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！