回答編集履歴
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修正
answer
CHANGED
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@@ -17,7 +17,7 @@
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# forward + backward + optimize
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outputs = model(inputs)
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loss = criterion(outputs, labels)
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-
epoch_loss.append(loss)
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+
epoch_loss.append(float(loss))
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losses.append(np.mean(epoch_loss)) # そのエポックの損失の平均を記録
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```
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修正
answer
CHANGED
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@@ -8,7 +8,7 @@
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losses = []
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9
9
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for epoch in range(300): # loop over the dataset multiple times
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-
epoch_loss =
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+
epoch_loss = []
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for i, data in enumerate(train_loader, 0):
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# get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
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inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
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@@ -17,9 +17,9 @@
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# forward + backward + optimize
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outputs = model(inputs)
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loss = criterion(outputs, labels)
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-
epoch_loss
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+
epoch_loss.append(loss)
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-
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+
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-
losses.append(
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+
losses.append(np.mean(epoch_loss)) # そのエポックの損失の平均を記録
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```
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最後に以下を実行
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修正
answer
CHANGED
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@@ -1,6 +1,6 @@
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> 学習曲線（lossの値をepochごとにプロットしたグラフ）を作っていったん学習を見てみようと思うのですが、どのように実装すればいいのでしょうか...?
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-
エポックごとにそのエポックの loss の平均を
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+
エポックごとにそのエポックの loss の平均を計算し、それをリストに追加していって、あとから matplotlib で描画すればよいと思います。
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変更箇所一部抜粋
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