Matplotlib-绘制训练曲线指南

模型训练过程中，训练曲线通过可视化训练集与验证集的损失值、准确率等指标随迭代次数的变化，能够帮我们判断模型是否过拟合、欠拟合，或是需要调整学习率。

一、训练曲线的核心要素

训练曲线的核心是迭代次数与模型指标的对应关系，常见的指标包括：

• 损失值（Loss）：模型预测值与真实值的差距，通常随训练下降
• 准确率（Accuracy）：分类任务中预测正确的样本比例，通常随训练上升
• 精确率（Precision）、召回率（Recall）：用于不平衡数据集的性能评估

一个完整的训练曲线通常包含两条线：

• 训练集指标曲线（如train_loss）
• 验证集指标曲线（如val_loss）
  通过对比两条曲线的走势，可快速判断模型状态：
• 若两者差距小且均趋于稳定：模型拟合良好
• 若训练集指标优但验证集指标差：过拟合
• 若两者指标均较差：欠拟合

二、基础实现：绘制损失与准确率曲线

1. 准备模拟训练数据

首先生成模拟的训练过程数据（实际应用中可从模型训练日志中提取）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 生成迭代次数（100个epoch）
epochs = np.arange(1, 101)# 生成训练损失（逐渐下降，带轻微波动）
train_loss = 3.0 * np.exp(-0.05 * epochs) + 0.2 * np.random.random(100)
# 生成验证损失（先降后升，模拟轻微过拟合）
val_loss = 2.5 * np.exp(-0.04 * epochs) + 0.3 * np.random.random(100) + 0.1 * (epochs > 50)# 生成训练准确率（逐渐上升）
train_acc = 0.5 + 0.4 * (1 - np.exp(-0.05 * epochs)) + 0.02 * np.random.random(100)
# 生成验证准确率
val_acc = 0.45 + 0.35 * (1 - np.exp(-0.04 * epochs)) + 0.02 * np.random.random(100)

2. 绘制单幅损失曲线

使用plt.plot()绘制训练与验证损失曲线，并添加必要的标签和标题：

plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置画布大小# 绘制损失曲线
plt.plot(epochs, train_loss, label='Training Loss', color='blue', linewidth=2)
plt.plot(epochs, val_loss, label='Validation Loss', color='red', linewidth=2, linestyle='--')# 添加标签与标题
plt.xlabel('Epochs', fontsize=12)
plt.ylabel('Loss', fontsize=12)
plt.title('Training and Validation Loss', fontsize=14, pad=20)# 添加网格与图例
plt.grid(alpha=0.3)  # 网格线透明度
plt.legend(fontsize=12)# 调整布局
plt.tight_layout()
plt.show()

3. 绘制准确率曲线（双图布局）

为了同时展示损失和准确率，可使用plt.subplots()创建双子图布局：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 5))  # 1行2列布局# 左图：损失曲线
ax1.plot(epochs, train_loss, label='Train Loss', color='blue')
ax1.plot(epochs, val_loss, label='Val Loss', color='red', linestyle='--')
ax1.set_xlabel('Epochs')
ax1.set_ylabel('Loss')
ax1.set_title('Loss Curves')
ax1.grid(alpha=0.3)
ax1.legend()# 右图：准确率曲线
ax2.plot(epochs, train_acc, label='Train Acc', color='green')
ax2.plot(epochs, val_acc, label='Val Acc', color='orange', linestyle='--')
ax2.set_xlabel('Epochs')
ax2.set_ylabel('Accuracy')
ax2.set_title('Accuracy Curves')
ax2.grid(alpha=0.3)
ax2.legend()plt.tight_layout()
plt.show()

三、进阶美化：让曲线更具可读性

1. 自定义线条样式与颜色

选择合适的线条样式和颜色能让曲线更易区分：

plt.figure(figsize=(10, 6))# 训练曲线：实线、深蓝色、圆点标记
plt.plot(epochs, train_loss, label='Train Loss', color='#1f77b4', linewidth=2, marker='o', markersize=3, markevery=5)# 验证曲线：虚线、深红色、方块标记
plt.plot(epochs, val_loss, label='Val Loss', color='#ff4d4d', linewidth=2, linestyle='--', marker='s', markersize=3, markevery=5)plt.xlabel('Epochs', fontsize=12)
plt.ylabel('Loss', fontsize=12)
plt.title('Loss Curves with Custom Styles', fontsize=14)
plt.grid(alpha=0.3, linestyle=':')  # 虚线网格
plt.legend(fontsize=10)
plt.show()

• 使用十六进制颜色码（如#1f77b4）可精确控制颜色
• markevery=5表示每隔5个点显示一个标记，避免线条过密

2. 添加关键标注：最佳epoch与过拟合点

在曲线上标注关键节点（如验证损失最低的epoch），增强分析价值：

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(epochs, train_loss, label='Train Loss', color='blue')
plt.plot(epochs, val_loss, label='Val Loss', color='red', linestyle='--')# 找到验证损失最小的epoch
best_epoch = np.argmin(val_loss) + 1  # 注意epochs从1开始
best_loss = val_loss[best_epoch - 1]# 添加标注点
plt.scatter(best_epoch, best_loss, color='green', s=100, zorder=5)  # zorder确保点在曲线上方
# 添加文本标注
plt.annotate(f'Best Epoch: {best_epoch}', xy=(best_epoch, best_loss),xytext=(best_epoch + 5, best_loss + 0.2),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Loss Curves with Best Epoch Annotation')
plt.legend()
plt.grid(alpha=0.3)
plt.show()

3. 调整坐标轴范围与刻度

合理设置坐标轴范围可避免曲线过于紧凑：

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(epochs, train_acc, label='Train Acc', color='green')
plt.plot(epochs, val_acc, label='Val Acc', color='orange', linestyle='--')# 设置y轴范围（准确率通常在0-1之间）
plt.ylim(0.4, 1.0)
# 设置x轴刻度间隔
plt.xticks(np.arange(0, 101, 10))  # 每10个epoch显示一个刻度plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Accuracy Curves with Adjusted Axes')
plt.legend()
plt.grid(alpha=0.3)
plt.show()

4. 保存高清图像

使用plt.savefig()保存图像时，设置dpi参数可确保高清显示：

plt.figure(figsize=(10, 6))
# ... 绘制曲线代码 ...# 保存为PNG格式，分辨率300dpi
plt.savefig('training_curves.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
# 保存为PDF格式（矢量图，适合论文）
plt.savefig('training_curves.pdf', bbox_inches='tight')

• bbox_inches='tight'可去除图像周围多余空白

四、实战技巧：处理真实训练日志

在实际项目中，训练曲线的数据通常来自模型训练过程的日志（如PyTorch或TensorFlow的训练记录）。以下是一个从日志文件中提取数据并绘图的示例：

1. 解析训练日志

假设日志文件train_log.txt内容如下：

Epoch 1: train_loss=2.302, val_loss=2.201, train_acc=0.30, val_acc=0.35
Epoch 2: train_loss=2.001, val_loss=1.950, train_acc=0.40, val_acc=0.45
...

解析代码：

# 读取日志文件
with open('train_log.txt', 'r') as f:lines = f.readlines()# 提取数据
epochs = []
train_losses = []
val_losses = []
train_accs = []
val_accs = []for line in lines:parts = line.strip().split(', ')epoch = int(parts[0].split()[1])train_loss = float(parts[0].split('=')[1])val_loss = float(parts[1].split('=')[1])train_acc = float(parts[2].split('=')[1])val_acc = float(parts[3].split('=')[1])epochs.append(epoch)train_losses.append(train_loss)val_losses.append(val_loss)train_accs.append(train_acc)val_accs.append(val_acc)# 转换为numpy数组
epochs = np.array(epochs)
train_losses = np.array(train_losses)
# ... 其他数组同理

2. 绘制平滑曲线

若训练曲线波动较大，可使用滑动平均进行平滑：

def smooth_curve(points, factor=0.9):"""滑动平均平滑曲线"""smoothed = []for point in points:if smoothed:smoothed_val = smoothed[-1] * factor + point * (1 - factor)smoothed.append(smoothed_val)else:smoothed.append(point)return np.array(smoothed)# 平滑损失曲线
train_loss_smoothed = smooth_curve(train_losses)
val_loss_smoothed = smooth_curve(val_losses)# 绘制平滑曲线
plt.plot(epochs, train_loss_smoothed, label='Smoothed Train Loss')
plt.plot(epochs, val_loss_smoothed, label='Smoothed Val Loss')

五、常见问题与解决方案

1. 曲线抖动剧烈

• 原因：batch_size过小或学习率过大
• 解决：绘制平滑曲线，或在训练时增加batch_size、减小学习率

2. 训练与验证曲线差距过大（过拟合）

• 解决方案：在图中添加垂直虚线标记正则化开始生效的epoch

plt.axvline(x=50, color='gray', linestyle='--', label='Regularization Applied')

3. 多模型对比曲线

如需对比不同超参数的模型性能，可在同一图中绘制多条曲线：

# 模型1：学习率0.01
plt.plot(epochs, val_acc_model1, label='LR=0.01', color='blue')
# 模型2：学习率0.001
plt.plot(epochs, val_acc_model2, label='LR=0.001', color='green')
# 模型3：学习率0.1
plt.plot(epochs, val_acc_model3, label='LR=0.1', color='red')

That’s all, thanks for reading~~
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