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你需要画一个损失函数的图，每一次迭代的损失函数的值都会显示在log log中，所以你需要先把log log保存为log.txt文件，然后用这个文件来画。
1.生成日志日志import mx net as mx import numpy as np import os import logging . get logger。set level(logging . debug)# training data logging . basic config(filename = os . path . join(os . getcwd， log.txt )，级别=日志记录。debug) #将日志另存为log . txt train _ data = np . random . uniform(0，1，[100，2])train _ label = np . array([train _ data[i][0]2 * train _ data[i][1]for i in range(100)])batch _ size = 1 num _ epoch = 5 # eval _ data = np . array([[7，2]，[6，10]，[12，2])eval _ label = np . array([1];林_注册_标签 )eval _ iter = mx . io . ndarrayiter(eval _ data，eval_label，batch_size，shuffle = false)x = mx . sym . variable( ;数据与信息。;)y = mx . sym . variable( ;林_注册_标签 )full _ connected _ layer = mx . sym . fully connected(data = x，name = fc1 ，num _ hidden = 1)lro = mx . sym . linearregressionoutput(data = fully _ connect:0.005，;mom: 0.9 }，编号_纪元=20，eval _ metric = mse ，)model.predict(eval_iter)。asnumpymetric = mx . metric . msemodel . score(eval _ iter，metric)在上面的代码中，logging . basic config(filename = os . path . join(os . getcwd， log.txt )，level = logging.debug) #将日志保存为log.txt是指将日志保存为log.txt文件。
2.log.txt文档如下:info :root:纪元[0]train-mse = 0.470638 info : root:纪元[0]。时间成本= 0.047 info :root:e poch[0]validation-mse = 73.642301 info :root:e poch[1]train-mse = 0.082987 info :root:e poch[1]时间成本= 0.047 info :rootecho 0-@ comt = 0.063 info :root: epoch[2]validation-mse = 23.743375 info :root: epoch[3]train-mse = 0.024459 info :root: epoch[3]时间成本= 0.063 info : rootecho 0--;农业与农业。;)#在导入matplotlib.pyplot或pylab之前。使图表在服务器端不打开。导入mapplotlib.pyplot作为plt导入numpyas npd:文件=打开( log.txt ， r )list = [] #搜索行，包括fil:行的准确性m = re . search( ;火车-ms: n = re . search( ;[0].[0-9] ;，林:列表。append(n . group)# extract precision number file . clos: main引用2从matplotlib导入rcparamsimport matplotlib。pyplot as plt import re # #显示中文rc params[ ;字体。家庭 ]= ;无衬线字体。;rc params[ ;字体。无衬线字体。;]=imsun，泰晤士新罗马 读取日志文件logfil: text = line file . clos:。*[0-9] ;对于验证集中每一批的数据，t:的i train _ loss . append(float(i . split( ;step-loss : ;)[1].( -准确性和。;)[0]))train _ acc =[]for i in all_list: train _ acc . append(float(i . split( ;-accuracy : ;)[1].( - val_loss: val _ loss . append(float(i . split( ;-val _ loss : ;)[1] .( -val _ accuracy : ;)[0]))val _ acc =[]for i in all_list: val _ acc . append(float(i . split( ;-val _ accuracy : ;)[1])# # plot plt . plot(train _ loss，label = 火车_损失 )plt.plot (val _ loss，label = val _ loss )plt.plot (train _ acc，label = 火车_ acc )plt.plot(。
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