caffe训练的实时可视化思路

2024-04-28 10:21:17

前言

个人认为，可视化是能够增进对网络理解的强有力的方式，但是问过一个相关工作者，貌似只对loss曲线感兴趣。

caffe的对外接口其实很丰富，包括了matlab和python，虽然这个框架还存在一些bug（比如对错误的deploy文件的容错还有待提高，不过这锅貌似也不能caffe背），但已经够用了，在此感谢作者！最近比较忙，所以没有时间去实现了，只能暂时在这边构思一下~

所需实现功能

1、实时跟进loss与accuracy，并作出曲线图

2、实时跟进权值训练情况，作出权值图与特征map

3、其它一些功能

实现思路

如果要嵌入到caffe里实现，可能就比较复杂了；初步构思通过独立的进程来实现，像是在inspect一样。

以上功能实现的对应思路：

1、通过训练的实时日志来构造可视化；获取日志的方式，windows平台下需要修改caffe源码（命令行的>操作符和管道都试过了，不行），Linux下不需要修改源码，命令行传参就行了。

2、通过snapshot的caffemodel文件可以获得权值等信息，以构造可视化；将snapshot调成每迭代一次生成一次；权值图需要兼顾不同网络层的可视化，特征map可以指定某个固定的图像文件(可以每个类指定一张，如果类太多难以显示出来则可以轮询每个类的例图)根据权值计算出来。

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