1)您可以使用NVIDIA-DIGITS应用程序来监控您的网络 . 它们提供GUI,包括数据集准备,模型选择和学习曲线可视化 . 更多,他们使用caffe分布允许multi-GPU training .

2)或者,你可以简单地在caffe中使用log-parser .

/pathtocaffe/build/tools/caffe train --solver=solver.prototxt 2>&1 | tee lenet_train.log

这允许您将列车日志保存到“lenet_train.log” . 然后使用:

python /pathtocaffe/tools/extra/parse_log.py lenet_train.log .

您将您的火车日志解析为两个包含火车和测试损失的csv文件 . 然后,您可以使用以下python脚本绘制它们

import pandas as pd

from matplotlib import *

from matplotlib.pyplot import *

train_log = pd.read_csv("./lenet_train.log.train")

test_log = pd.read_csv("./lenet_train.log.test")

_, ax1 = subplots(figsize=(15, 10))

ax2 = ax1.twinx()

ax1.plot(train_log["NumIters"], train_log["loss"], alpha=0.4)

ax1.plot(test_log["NumIters"], test_log["loss"], 'g')

ax2.plot(test_log["NumIters"], test_log["acc"], 'r')

ax1.set_xlabel('iteration')

ax1.set_ylabel('train loss')

ax2.set_ylabel('test accuracy')

savefig("./train_test_image.png") #save image as png

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