使用Matplotlib绘制深度学习模型训练过程中的损失曲线和准确度曲线

使用Matplotlib绘制深度学习模型训练过程中的损失曲线和准确率曲线

在深度学习模型训练过程中，绘制损失曲线和准确度曲线可以直观地观察模型的训练效果，帮助我们分析模型的训练过程并进行调整。

绘制损失曲线

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制损失曲线
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs = range(1, len(loss) + 1)
plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='训练集损失')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='验证集损失')
plt.title('训练集和验证集损失曲线')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

绘制准确度曲线

# 绘制准确度曲线
acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']
plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='训练集准确率')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='验证集准确率')
plt.title('训练集和验证集准确率曲线')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

解决图片文字显示为框框的问题

图片文字显示为框框可能是因为缺少字体文件。可以尝试安装中文字体或英文字体解决。也可以在代码中指定使用已安装的字体，例如：

import matplotlib.font_manager as fm
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' # 指定字体为Times New Roman
font = fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/times.ttf', size=12) # 指定字体文件路径和大小
plt.title('训练集和验证集准确率曲线', fontproperties=font) # 使用指定字体绘制标题

通过以上方法，就可以成功绘制出深度学习模型训练过程中的损失曲线和准确度曲线，并解决图片文字显示为框框的问题。