将训练时的epoch,以及训练后得到的loss、train_acc等结果写入csv文件。
新建csv文件,用于后续记录time、epoch、loss、accuracy等结果。
获取数据,将结果写入csv文件中。(注:这里仅作举例说明,所以train_Loss、train_acc都是随便写的固定数字)。
获取数据。
将数据保存在一维列表,然后转化为DataFrame。
将DataFrame数据写入csv文件。
import pandas as pd
from datetime import datetime# 1.新建csv文件,用于后续记录time、epoch、loss、accuracy等结果。
df = pd.DataFrame(columns=['time', 'epoch', 'train_Loss', 'train_acc']) # 列名
df.to_csv("./train_acc.csv", index=False) # 路径可以根据需要更改# 2.获取数据,将结果写入csv文件中。(注:这里仅作举例说明,所以train_Loss、train_acc都是随便写的固定数字)
for i in range(10): #假设迭代10次# 1)获取数据time = "%s"%datetime.now() #获取当前时间epoch = itrain_Loss = 0.23333train_acc = 0.82222# 2)将数据保存在一维列表,然后转化为DataFramelist = [time, epoch , train_Loss, train_acc]# 由于DataFrame是Pandas库中的一种数据结构,它类似excel,是一种二维表,所以需要将list以二维列表的形式转化为DataFramedata = pd.DataFrame([list])# 3)将数据写入csv文件data.to_csv('./train_acc.csv', mode='a', header=False, index=False) # mode设为a,就可以向csv文件追加数据了
参考:
https://blog.csdn.net/weixin_43760844/article/details/113245871 将训练和测试的loss、accuracy等数据保存到文件