Python 如何将SmoothdValue转换为浮点，以便使用pyplot进行打印？

我试图使用matplotlib.pyplot从我的神经网络中绘制损耗与历元的关系图，但我遇到了一个问题。在每个历元之后，损失被收集在一个数组中，并且是平滑的值对象（来自utils.py）。现在，我正在尝试在每个历元之后获取损耗，并将其存储在一个数组中，以便以后可以将其用作pyplot的轴。我是这样做的：

for epoch in range(num_epochs):
    epoch_list.append(epoch)
    # train for one epoch, printing every 10 iterations
    metric_logger = train_one_epoch(model, optimizer, data_loader, device, epoch, print_freq=10)

    loss_list = metric_logger.meters.get('loss')
    loss_axis.append(loss_list)

    print("Loss: ", loss_list.value)
    print("Loss: ", loss_list.deque)
    # update the learning rate
    lr_scheduler.step()
    # evaluate on the test dataset
    coco_evaluator = evaluate(model, data_loader_test, device=device)

---

在每个历元中进行训练后，我得到字典metric_logger.meters中与键“loss”对应的值，然后将其附加到数组loss_轴。但是，metric_logger.meters中的元素属于SmoothdValue类型，因此我的程序无法解释该类型来绘制它。如何将此平滑值类型转换为浮点值，以便绘制它？

如果您将

损耗轴.append（损耗列表）

替换为

损耗轴.append（损耗列表.Value）

，应该可以工作，非常感谢！这解决了我的问题。真不敢相信，我已经得到了答案，却没有意识到哈哈