在深度学习中，准确地监控模型训练过程中的loss变化是非常重要的。这不仅可以帮助我们了解模型的学习情况，还可以及时发现过拟合或欠拟合等问题。今天，我们将使用Keras库来展示如何通过`model.fit()`方法获取loss，并利用matplotlib进行可视化展示。🚀
首先，我们需要导入必要的库：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import mnist
```
接下来，加载数据集，例如MNIST手写数字识别数据集：
```python
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
```
然后，定义模型结构并编译模型：
```python
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
现在，让我们训练模型，并在过程中记录loss值：
```python
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)
```
最后，我们可以使用matplotlib绘制出loss曲线：
```python
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()
```
通过这种方式，我们可以直观地看到训练过程中loss的变化趋势，从而更好地调整模型和训练参数。💪
这个简单的例子展示了如何利用Keras和matplotlib来跟踪和可视化深度学习模型的训练过程。希望这对你有所帮助！✨