第一种方法:重定向训练日志文件

我们在训练的时候会用到caffe/buile/tools/caffe 这个里面的train这个选项。在输入之后,正常会显示训练日志的详细信息。想要画出这里面显示的loss和accuracy图,就可以把这些输出的日志内容重定向到一个文件内,然后利用shell命令检索出其中的loss和accuracy值,再将其画出就行了。
这里需要注意的是,重定向的方式是在命令的后面加入:  >& "重定向文件名" &
重定向之后,程序一运行就会被放到后台中工作,想要查看文件中的内容还需要输入: tail -f "重定向文件名"
这样就可以在显示页面重新看到训练日志了。

第二种方法:利用tools/extra下的工具直接画出。

caffe自带了可以直接画出loss和accuracy曲线的图。也只需要我们在训练的时候多加上一句相应的记录训练日志文件的话即可。
在我们训练之初,使用caffe.build/tools/caffe 之前加入:
GLOG_logtostderr=0 GLOG_log_dir='自己想要保存的路径'
剩下的就是训练的时候输入的那些东西了,正常即可,就是多加这一句话。
然后正常保存下来的是4个文件,这里我们用到的是caffe.usrname-Ubuntu.usrname.log.INFO.当前日期-当前时间.xxxx 这样的一个文件,其中红色的是固定的,蓝色的根据你自己系统命名和当前状态临时命名的。
再找到这个文件之后,进入/tools/extra文件夹,其中有一个parse_log.sh文件。
在输入这个命令之后,会在extra文件夹下得到一个.test和.train的文件,点进去看,已经将训练日志文件中的iters seconds trainingloss learningrate给检索出来了,然后利用这个文件画图。
或者直接利用extra里面的一个plot_training_log.py.example文件画出图。
这个文件的使用格式是:
./caffe/tools/extra/plot_training_log.py.example "0—7" "输出照片的名字" caffe.usrname-Ubuntu.usrname.log.INFO.当前日期-当前时间.xxxx.log
第一个参数是0—7的数字,每个数字代表绘制一种曲线图。
第二个参数就是要输出图片的名字。
第三个参数就是我们之前利用GLOG_logtostderr=0得到的文件,只是需要在这个文件的后面再加上个.log,如果不加上这个.log的话会出现报错,画出图片的标题将是.log之前的文字,所以大家可以根据自己想要的title更改一下文件的名字,并在程序中相应得修改即可。

这里,随便贴一张画出来的图,使用了参数6:

其中0—7数字所代表的画图的种类为:
Supported chart types:
0: Test accuracy vs. Iters
1: Test accuracy vs. Seconds
2: Test loss vs. Iters
3: Test loss vs. Seconds
4: Train learning rate vs. Iters
5: Train learning rate vs. Seconds
6: Train loss vs. Iters
7: Train loss vs. Seconds

caffe 绘制accuracy和loss曲线相关推荐

  1. keras版yolov3绘制acc和loss曲线

    keras版yolov3绘制acc和loss曲线 基本概念 程序 基本概念 loss表示损失函数值,随着训练过程的进行,loss会越来越小.acc表示模型预测准确率.写论文时,loss曲线和acc曲线 ...

  2. pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线,LeNet5识别图像准确率

    我用的是Anaconda3 ,用spyder编写pytorch的代码,在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境(虚拟环境的名字就叫pytorch). 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打 ...

  3. ubuntu16.04下Caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

    在利用Caffe训练相应的网络模型后,往往需要绘制训练过程中的数据,这样可以更加直观地展示我们的实验结果,事实上,caffe自带了这样的小工具,当然你也可以自己写个代码,下面分别介绍这两种方法: (一 ...

  4. Caffe—根据log日志绘制loss曲线和accuracy

    本文在此只讲述Ubuntu16.04下 caffe训练日志绘制loss曲线以及accuracy 如果是windows平台直接跳转文末 caffe中其实已经自带了这样的小工具 caffe-master/ ...

  5. 【caffe】caffe采用multistep,绘制loss曲线出错

    (如何绘制loss曲线:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847) 先贴错误: list index out of range~ ...

  6. caffe 绘制acceracy曲线 IndexError: list index out of range的解决方案

    在绘制caffe的loss曲线时报错: 解决方案:首先考虑权限问题,sudo运行即可,如果解决不了则修改./tools/extra/plot_training_log.py def load_data ...

  7. Python绘制loss曲线、准确率曲线

    Python 绘制 loss 曲线.准确率曲线 使用 python 绘制网络训练过程中的的 loss 曲线以及准确率变化曲线,这里的主要思想就时先把想要的损失值以及准确率值保存下来,保存到 .txt ...

  8. Visdom数据可视化工具绘制Loss曲线

    目录 Visdom介绍 Loss可视化代码编写 视频链接 Visdom介绍 Visdom是FaceBook公司开发的一款开源数据可视化工具,以其简单易用的功能,很快成为PyTorch的一个数据可视化工 ...

  9. pytorch 画loss曲线_Pytorch练习amp;#8211;绘制Loss曲线 - 易采站长站

    绘制Loss曲线 b站课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=2 import绘制曲线的库和numpy库 import numpy as ...

  10. 【detectron】绘制loss曲线和pr曲线

    绘制loss曲线 参见博客:detectron训练日志可视化 绘制p-r曲线 在detectron测试完毕后,会在相应的结果输出文件夹中输出每一类的不同precision对应的recall值,保存在x ...

最新文章

  1. python语言几个常见函数的使用
  2. 参加Python培训后能干嘛
  3. 这些MySQL配置“修改条令”,你有必要熟识默记!
  4. 面试的时候的要注意的case应该怎么分析
  5. Python脚本如何生成Windows可执行文件.exe
  6. linux查看主机端口进程命令
  7. hdu 5748(LIS) Bellovin
  8. 自动将存储过程转成C#代码的过程[转]
  9. android自定义控件.pdf,android自定义控件实例(linearlayout组合textview和imageview).pdf
  10. HP5100常见错误代码
  11. 支付宝app支付签约开通详解,快速开通支付宝APP支付手机网站支付过风险开通,支付宝App支付签约不通过的解决办法。
  12. Java编程思想 - 并发
  13. ddns与内网穿透软件
  14. python--数据挖掘开头(KNN使用,OneR介绍)
  15. JQuery下拉框与复选框
  16. Delphi和Word编程集锦
  17. 前端面试题:金山办公2020校招前端开发工程师笔试题(一)
  18. IP分片、TCP分段
  19. python melt函数
  20. 进阶之路(中级篇) - 015 串口控RGB三色灯

热门文章

  1. 在linux系统上启动oracle的服务
  2. Prometheus监控学习笔记之PromQL简单示例
  3. GoldenGate 12.3 MA架构介绍系列(4)–Restful API介绍
  4. marquee标签制作轮播图
  5. 报表性能优化方案之行引擎执行层式报表
  6. [MATLBA]imresize函数的用法
  7. SharePoint2010企业开发最佳实践(八)---- SPWeb 对象
  8. EnterpriseLibrary2.0的学习-DAAB
  9. windows下Redis的安装和使用
  10. 超详细汇总21个mysql优化实践【收藏版MySQL优化】