fastai - 绘图验证和训练准确性答案

【问题标题】：fastai - plot validation and training accuracyfastai - 绘图验证和训练准确性
【发布时间】：2020-10-12 14:29:20
【问题描述】：

我之前用过 Keras，然后我用这种方式绘制了数据集的训练和验证准确率——

plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])

我目前正在学习 fastai，并且已经绘制了训练和验证损失。但我不知道如何绘制验证准确度和训练准确度。

learn.recorder.plot_losses()

有人帮忙吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

learn.recorder.plot_metrics()

将绘制您在中指定的所有指标

learn = cnn_learner(data, models.resnet34,
    metrics=[accuracy, error_rate])

【讨论】：

【解决方案2】：

那里详细介绍了 Ignacio Oguiza 的函数 plot_metrics()。没有它，你会得到一个错误'Learner' object has no attribute 'plot_metrics'

一旦实现，您可以像 Sirynka 提到的那样调用 plot_metrics()：

learn.recorder.plot_metrics()

你可能会得到一些漂亮的图表：

【讨论】：

【解决方案3】：

此处仅适用于使用最新 FastAI 版本 2 的人。

上述方法已过时，适用于 Fast AI 版本 1。

对于最新版本，您应该使用带有 fit 的回调方法：

learn.fit_one_cycle(10, slice(5e-3,5e-2),cbs=[ShowGraphCallback()])

这里是document

使用这个新的回调来绘制训练验证指标的好处是它直接发生在每个训练和验证时期之后，不需要单独的代码行。

【讨论】：