假如你是一名工程师,运行一段代码,得到了Test Loss和Test Acc两个数据,现用Python将这两个数据内容保存为数组格式,并将数组写入Excel表格中
时间: 2024-05-05 17:20:33 浏览: 211
。好的,这里是Python代码实现:
```python
import pandas as pd
# Test Loss 和 Test Acc 数据
test_loss = 0.2
test_acc = 0.8
# 将数据保存为数组格式
data = {'Test Loss': [test_loss], 'Test Acc': [test_acc]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将数组写入Excel表格
writer = pd.ExcelWriter('test_result.xlsx')
df.to_excel(writer, index=False)
writer.save()
```
这段代码将Test Loss和Test Acc数据保存为一个包含这两个数据的字典,并将字典转换成DataFrame格式,最后使用pandas库将DataFrame写入Excel表格中。请注意,需要安装pandas库来运行以上代码。
相关问题
假如你是一名工程师,运行一段代码,得到了Test Loss和Test Acc两个数据,现用Python将这两个数据内容写入Excel表格中
非常感谢您的提问!为了实现您的需求,我会提供相关的Python代码,如下所示:
```python
import openpyxl
# 创建或打开一个Excel表格
wb = openpyxl.Workbook()
# 选择工作表
ws = wb.active
# 设置表头
ws['A1'] = 'Test Loss'
ws['B1'] = 'Test Acc'
# 写入数据
test_loss = 0.1
test_acc = 0.9
ws.append([test_loss, test_acc])
# 保存表格文件
wb.save('test.xlsx')
```
以上代码使用openpyxl库创建或打开Excel表格,并将Test Loss和Test Acc两个数据内容写入表格中。您可以根据自己的需要进行修改和扩展。希望能够对您有所帮助!
for epoch in range(100): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc)) 将损失函数可视化
要将损失函数可视化,可以使用 Matplotlib 库。在上面提供的训练代码中,每一轮 epoch 结束后记录了训练集和测试集的 loss 值。我们可以将这些值存储在一个数组中,然后使用 Matplotlib 将其可视化。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
train_losses = []
test_losses = []
for epoch in range(100):
train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer)
test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion)
train_losses.append(train_loss)
test_losses.append(test_loss)
print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format(
epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))
plt.plot(train_losses, label='Training loss')
plt.plot(test_losses, label='Validation loss')
plt.legend(frameon=False)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()
```
这段代码将训练集和测试集的 loss 值分别存储在 `train_losses` 和 `test_losses` 数组中。然后使用 `plt.plot()` 函数将其可视化。最后使用 `plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数添加轴标签,并使用 `plt.legend()` 函数添加图例。
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