Skorch:如何绘制训练和验证准确性

Skorch是一个基于PyTorch的开源库，用于在训练和验证过程中绘制准确性。它提供了一个简单而灵活的接口，使得在PyTorch模型训练过程中可视化准确性变得更加容易。

使用Skorch绘制训练和验证准确性的步骤如下：

导入所需的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skorch import NeuralNetClassifier
from skorch.callbacks import EpochScoring

定义一个PyTorch模型类，继承自torch.nn.Module，并实现forward方法：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 定义模型结构

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播逻辑
        return x

创建一个NeuralNetClassifier对象，将定义的模型类传入，并指定其他必要的参数，如优化器、损失函数等：

model = NeuralNetClassifier(
    MyModel,
    optimizer=torch.optim.Adam,
    criterion=nn.CrossEntropyLoss,
    max_epochs=10,
    lr=0.001,
)

创建一个EpochScoring回调对象，用于在每个训练周期结束时计算并记录准确性：

accuracy = EpochScoring(scoring='accuracy', lower_is_better=False)

将回调对象添加到模型中：

model.set_params(callbacks=[accuracy])

加载训练和验证数据集，并使用fit方法进行模型训练：

X_train, y_train = ...
X_val, y_val = ...

model.fit(X_train, y_train)

绘制训练和验证准确性曲线：

train_acc = model.history[:, 'train_accuracy']
valid_acc = model.history[:, 'valid_accuracy']

plt.plot(train_acc, label='Train Accuracy')
plt.plot(valid_acc, label='Validation Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

这样，你就可以使用Skorch库绘制训练和验证准确性曲线了。Skorch还提供了其他功能和回调函数，可以帮助你更好地监控和优化模型训练过程。

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