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使用MATLAB为MNIST模型绘制Accuracy和Loss曲线并生成GIF动态图

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简介:
本项目利用MATLAB软件对MNIST数据集进行训练,并绘制出模型精度与损失随迭代次数变化的曲线图。最终,将这些静态图像整合成一个展示准确率及损失值变动趋势的动态GIF文件,便于观察和分析模型在不同阶段的表现情况。 使用Matlab绘制MNIST模型的Accuracy和Loss曲线,并生成gif动态图。

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  • 使MATLABMNISTAccuracyLoss线GIF
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    本项目利用MATLAB软件对MNIST数据集进行训练,并绘制出模型精度与损失随迭代次数变化的曲线图。最终,将这些静态图像整合成一个展示准确率及损失值变动趋势的动态GIF文件,便于观察和分析模型在不同阶段的表现情况。 使用Matlab绘制MNIST模型的Accuracy和Loss曲线,并生成gif动态图。
  • 使TensorFlowlossaccuracy线的例子
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    本示例展示了如何利用Python深度学习库TensorFlow来训练模型,并绘出损失函数(loss)与准确率(accuracy)随时间变化的曲线图。通过这些图表,可以帮助开发者更好地理解模型的学习过程及其性能表现。 今天为大家分享一个关于如何使用TensorFlow绘制loss/accuracy曲线的实例。这个例子具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟着下面的内容深入了解一下吧。
  • 使TensorFlowlossaccuracy线的例子
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    本示例教程展示了如何利用TensorFlow框架绘制训练过程中的损失(loss)与准确率(accuracy)曲线,帮助用户直观理解模型训练效果。 1. 多曲线绘制 1.1 使用pyplot方式: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1, 11, 1) plt.plot(x, x * 2, label=First) plt.plot(x, x * 3, label=Second) plt.plot(x, x * 4, label=Third) # 参数:loc设置显示的位置,0是自适应;ncol设置显示的列数 plt.legend(loc=0, ncol=1) plt.show() ``` 1.2 使用面向对象方式: ```python import numpy as np # 示例代码中未提供具体的面向对象绘制示例,这里仅列出导入numpy库的部分。 ```
  • MATLAB线代码-VOCcode:PR线LOSS线、AP及mAP,将数据保存.mat文件以便后续使...
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    VOCcode是一款利用MATLAB开发的强大工具,能够高效地生成并分析PR和LOSS曲线,计算AP与mAP值,并将结果以.mat格式存储,便于进一步的数据处理和模型优化。 在MATLAB中绘制曲线的代码用于计算并展示PR(Precision-Recall)曲线、LOSS曲线以及AP/mAP,并将数据保存为.mat文件以备后续使用。 为了获取这些功能,请从GitHub克隆存储库,确保使用--recursive参数进行克隆: ``` git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git ``` 以下是用于绘制平均训练损失曲线的简要步骤: 1. 在模型训练期间重新记录日志。在darknet(你的模型文件)目录下运行以下命令: ``` script -R log.txt ``` 2. 完成训练后,通过^c或exit()停止日志。 3. 用sudo打开MATLAB,并根据需要更改train_log_file的路径。 4. 修改代码以确保它能够读取你的模型。具体来说,请修改以下部分: ``` [~, string_output] = dos([cat, , train_log_file, | grep avg | awk {print $3}]); ```
  • 使QChart线
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    本教程详细介绍如何运用Qt框架中的QChart模块来创建和展示实时更新的动态曲线图,适用于数据可视化需求。 基于Qt5.9实现了类似于Windows任务管理器性能CPU使用记录的动态曲线图。
  • 在MFC中使TeeChartHightSpeedChart线
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    本文章介绍了如何在MFC应用程序中集成并使用TeeChart与HightSpeedChart组件来实现高效且美观的数据曲线实时绘制。通过详细的步骤说明,读者可以轻松掌握利用这些工具创建动态图表的技术,提升数据可视化效果和用户体验。 本段落介绍了在MFC(Microsoft Foundation Classes)环境中使用两种常用绘图控件——TeeChart 和 CChartCtrl 来绘制动态曲线的方法。这两种工具为开发人员提供了强大的功能,能够实现复杂的数据可视化需求,并且操作相对简便。文章详细讲解了如何利用这些控件来创建和更新图表,以展示数据的实时变化情况。 通过学习本段落的内容,读者可以了解到在MFC应用程序中添加图形界面元素的具体步骤和技术细节,这将有助于提高软件产品的用户体验以及数据分析能力。
  • 使Matlab线
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    本教程详细介绍如何利用MATLAB软件绘制各种类型的曲线图,涵盖基本绘图命令、数据点连接、图形美化及高级图表定制技巧。适合初学者快速入门和进阶学习。 在MATLAB中绘制曲线是一项基本且重要的技能,它广泛应用于数据可视化、科学研究和工程计算等领域。MATLAB提供了丰富的函数和工具来帮助用户高效地创建、编辑和分析曲线图。本篇将详细介绍如何利用MATLAB进行曲线绘制,以及与图像处理相关的基础知识。 1. 基本曲线绘制 MATLAB中的`plot`函数是绘制二维曲线的核心命令。例如,要绘制一个简单的正弦函数,可以使用以下代码: ```matlab x = linspace(0, 2*pi, 100); % 创建一个从0到2π的100个等间距点 y = sin(x); % 计算每个x点对应的正弦值 plot(x, y); % 绘制曲线 ``` `plot`函数可以根据输入的数据自动选择合适的坐标轴范围,并提供多种自定义选项,如线条颜色、线型和标记符号。 2. 多条曲线绘制在同一图表上 如果需要在同一图表上绘制多条曲线,只需将不同的数据对按照相同顺序传递给`plot`函数即可: ```matlab x = linspace(0, 2*pi, 100); y1 = sin(x); y2 = cos(x); plot(x, y1, r-, x, y2, g--); % 红色实线表示正弦,绿色虚线表示余弦 legend(sin, cos); % 添加图例 ``` 3. 图像处理 MATLAB中的`imread`函数可以读取图像文件,`imshow`用于显示图像,而`imwrite`则可以将处理后的图像保存。例如,读取并显示一幅图像: ```matlab img = imread(example.jpg); imshow(img); ``` 图像处理常用函数包括`imfilter`(滤波)、`imresize`(缩放)、`imrotate`(旋转)和`imcrop`(裁剪)等。 4. 曲线与图像结合 在某些情况下,我们可能需要在图像上叠加曲线。这可以通过在同一个图形窗口中分别调用`imshow`和`hold on`实现: ```matlab figure; % 创建新图形窗口 imshow(img); % 显示图像 hold on; % 保持当前图形,允许后续绘制在同一窗口 plot(x, y1, r.); % 在图像上绘制红色点 ``` 5. 自定义坐标轴 通过`xlim`和`ylim`函数可以设置坐标轴的范围,`xlabel`和`ylabel`用于添加坐标轴标签,`title`用于设置图表标题: ```matlab xlim([0 2*pi]); ylim([-1 1]); xlabel(角度 (rad)); ylabel(函数值); title(正弦与余弦函数); ``` 6. 高级特性 MATLAB还支持更多高级功能,如3D曲线绘制、曲线拟合和动画制作等。例如,绘制3D曲面: ```matlab [x, y] = meshgrid(-5:.5:5); % 创建网格 z = x.*exp(-x.^2 - y.^2); % 计算z值 surf(x, y, z); % 绘制3D曲面 ``` 通过熟练掌握这些基本操作,你可以利用MATLAB的强大功能进行复杂的图像处理和曲线绘制任务。无论是科研数据分析还是工程应用,MATLAB都是一个不可或缺的工具。
  • Keras中ACCLOSS线的示例
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    本篇文章提供了一个使用Python的Keras库绘制训练过程中准确率(ACC)和损失值(LOSS)曲线的具体实例。通过这些图表可以帮助开发者更好地理解和分析模型的学习过程,从而进行有效的调优。 本段落主要介绍了使用Keras绘制acc和loss曲线图的实例,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随文章内容深入了解吧。
  • Keras中ACCLOSS线的示例
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    本文提供了一个使用Python库Keras绘制训练过程中的准确率(ACC)与损失值(LOSS)变化曲线的方法示例,帮助读者直观理解模型的学习情况。 直接看代码吧! ```python # 加载keras模块 from __future__ import print_function import numpy as np np.random.seed(1337) # 为了结果的可重复性 import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import ```
  • 使 Qt Qwt 实现线
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    本项目运用Qt框架与Qwt工具箱开发了一款能够实时展示并更新数据变化的动态曲线图软件。 本段落将深入探讨如何利用Qt框架中的Qwt库绘制动态曲线,并实现横轴随时间向后移动以实时展示数据变化的功能。 首先,我们需要了解Qwt库的作用。它是为Qt应用程序提供的一个开源扩展库,提供了类似MATLAB或Gnuplot的图形组件功能,特别适合用于科学绘图和数据分析可视化任务中。 1. **QwtPlot**:这是Qwt的核心类之一,所有图表的基础都建立在此之上。我们可以通过创建`QwtPlot`对象并将其添加到Qt窗口或布局内来实现这一目的,并能够进一步通过添加曲线、轴、刻度等元素丰富我们的图形界面。 2. **动态曲线绘制**:要实现实时更新的动态效果,我们需要不断地向曲线上增加新的数据点。为此可以创建一个`QwtPlotCurve`对象,然后使用其提供的方法如`setData()`来设置或修改当前的数据集,并调用`replot()`以刷新图表显示。 3. **时间轴管理**:为了将X轴表示为时间形式,我们可以利用Qwt库中的日期/时间尺度引擎类(例如`QwtDateScaleEngine`, `QwtDateTimeScaleEngine`)来配置相应的坐标系。通过定时更新X轴的范围和步长,可以实现横轴随时间推移不断向后移动的效果。 4. **实时数据处理**:可以通过Qt内置的计时器机制(如`QTimer`类),定期调用函数获取最新的传感器或数据库中的信息,并将其转换为适合于QwtPlotCurve对象使用的格式。这样就能确保图表能够及时反映实际变化情况。 5. **自定义样式设置**:为了满足不同的视觉需求,Qwt提供了多种方式来调整曲线的外观属性(如颜色、线型等),同时也支持对轴标签和刻度进行个性化配置。 6. **用户交互事件处理**:若需增加更多的互动性功能,则可以重写`mousePressEvent`, `wheelEvent`等相关方法以响应用户的鼠标点击或滚轮操作,从而实现缩放和平移视图等功能。 7. **性能优化建议**:面对大规模数据集时,考虑采用缓存策略和分批绘制技术来提高程序运行效率。 综上所述,在结合使用Qt框架与Qwt库之后,我们有能力构建出能够实时更新动态曲线的应用程序,并且通过调整横轴的时间显示方式可以有效地展示随时间变化的数据趋势。这在科研、工程监控及数据分析等领域具有广泛的实际应用价值。掌握好这些技能后,开发者便能创造出既强大又易于使用的数据可视化工具了。