【文件属性】：
文件名称：livelossplot：Jupyter Notebook中针对Keras，PyTorch等的实时训练损失图
文件大小：628KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-03 04:59:42
deep-learning keras jupyter-notebook pytorch keras-visualization
现场图
不要盲目训练深度学习模型！ 耐心一点，看看您训练的每个时期！
（， ， ，）
在现场的培训损失的情节的 ， 和其他框架。 ， 等的开源Python软件包。 开放合作！ （有些任务就像编写代码文档字符串一样简单，所以-没有任何借口！:)）
from livelossplot import PlotLossesKeras
model . fit ( X_train , Y_train ,
epochs = 10 ,
validation_data = ( X_test , Y_test ),
callbacks = [ PlotLossesKeras ()],
verbose = 0 )
问：为什么不使用TensorBoard？
答：Jupyter Notebook兼容性（用于探索和教学）。 使用简单。
安装
要从安装，请输入：
pip install livelossplot
要从此仓库中获取最新版本（请注意，我们处于alpha阶段，因此可能会频繁更新），请输入：
pip inst
【文件预览】：
livelossplot-master
----requirements-dev.txt(32B)
----.github()
--------FUNDING.yml(62B)
--------ISSUE_TEMPLATE()
--------workflows()
----livelossplot()
--------inputs()
--------outputs()
--------__init__.py(2KB)
--------plot_losses.py(4KB)
--------main_logger.py(8KB)
--------version.py(57B)
----tests()
--------test_bokeh_output.py(577B)
--------external_test_poutyne.py(1KB)
--------external_test_keras.py(2KB)
--------test_extrema_printer.py(1KB)
--------external_test_examples.py(1KB)
--------external_api_test_neptune.py(972B)
--------external_test_tensorboard.py(724B)
--------external_test_pytorch_ignite.py(2KB)
--------test_plot_losses.py(2KB)
--------test_main_logger.py(4KB)
----.yapfignore(20B)
----livelossplot.gif(114KB)
----setup.cfg(124B)
----examples()
--------poutyne.ipynb(47KB)
--------neptune.ipynb(3KB)
--------neptune.py(889B)
--------keras.ipynb(68KB)
--------various_options.ipynb(148KB)
--------minimal.ipynb(42KB)
--------bokeh.ipynb(35KB)
--------pytorch.ipynb(49KB)
--------pytorch-ignite.ipynb(6KB)
--------matplotlib.ipynb(98KB)
--------2d_prediction_maps.ipynb(103KB)
--------torchbearer.ipynb(107KB)
----setup.py(2KB)
----.gitignore(124B)
----CHANGELOG.md(4KB)
----README.md(7KB)
----publish.sh(130B)
----LICENSE.txt(1KB)