在深度学习模型训练中，Loss曲线图是衡量模型性能的一个重要指标。通过绘制Loss曲线，能够清楚地观察到模型在训练过程中的收敛情况，从而帮助我们判断模型是否出现过拟合或欠拟合。本文将介绍如何通过简单几步，快速绘制出训练的Loss曲线。
对于代码基础比较薄弱的同学来说，绘制曲线图是一件比较困难的工作，但我们可以借助AI，一键生成。
在一项训练任务结束后，控制台可能是这样的一些输出：
[2024/09/10 12:35:17 __main__ INFO] - Epoch [1/20]
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4386/4386 [01:30<00:00, 48.64it/s]
[2024/09/10 12:36:47 __main__ INFO] - Train Loss: 1.319 | Train Acc: 0.561
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 313/313 [00:01<00:00, 158.94it/s]
[2024/09/10 12:36:49 __main__ INFO] - Val Loss: 1.035 | Val Acc: 0.609
[2024/09/10 12:36:49 __main__ INFO] - Model saved to '../models/EMDF-Net.pth'
[2024/09/10 12:36:50 __main__ INFO] - Model saved to '../models/EMDF-Net.pthloss_best'
[2024/09/10 12:36:50 __main__ INFO] - Epoch [2/20]
100%|
我们把这些内容全部赋值，输入到ChatGPT中，先让它帮我们把其中的数据提取出来（如果文字量比较小也可以省略这一步，直接把内容进行后续处理）
然后我们打开图表狐（图表狐 - AI图表生成工具,在线数据可视化）网站，将数据和生成图表的要求填入，点击发送按钮即可。稍等一会儿，一张精美的Loss曲线图就出来了
但是这张图中，曲线的位置比较高，只占据了整张图的一小部分，因此，我们想办法让曲线占到中间来，例如我么可以输入“Y轴从1.2开始”
于是便可以看到，曲线比较明显的变化趋势。
