如何利用Torch-Fram绘制训练日志中的损失

Question

我不是训练火炬模型。训练脚本还创建一个日志文件，如下所示：

 | Epoch: [1][1/88880][1]  Time 4.91  LR 0.01000  Err1 0.09779 (0.09779)  Err2 0.03161 (0.03161)    
 | Epoch: [1][2/88880][2]  Time 1.51  LR 0.01000  Err1 0.16534 (0.13157)  Err2 0.03048 (0.03105)    
 | Epoch: [1][3/88880][3]  Time 1.57  LR 0.01000  Err1 0.33015 (0.19776)  Err2 0.15016 (0.07075)    
 | Epoch: [1][4/88880][4]  Time 1.49  LR 0.01000  Err1 0.12389 (0.17929)  Err2 0.03932 (0.06289)    
 | Epoch: [1][5/88880][5]  Time 1.49  LR 0.01000  Err1 0.13950 (0.17133)  Err2 0.03877 (0.05807)    
 | Epoch: [1][6/88880][6]  Time 1.49  LR 0.01000  Err1 0.26979 (0.18774)  Err2 0.03070 (0.05351)    
 | Epoch: [1][7/88880][7]  Time 1.52  LR 0.01000  Err1 0.41120 (0.21967)  Err2 0.04841 (0.05278)

现在我要绘制每个迭代的损失。torch中是否有从列车日志中绘制损失的方法？你知道吗

我还有第二个问题。括号内的第一次损失和第二次损失有什么区别？你知道吗

Answer 1

1. 第一个问题：
   • 您可以记录每次迭代中的损失，迭代索引（1/88880<；-1是迭代索引）。你知道吗
   • 使用matplotlib包绘制它。你知道吗

indices = []
losses = []

for loop:
   losses.append(loss.item())
   indices.append(index)

# plot it
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(indices, losses)

1. 第二个问题： 第一个损失是第一个预测的loss，第二个损失也是如此。你知道吗