1.利用输出的.log文件（应该在caffe/jobs/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300目录下）生成.test .train文件。

cd到caffe/tools/extra下

./parse_log.sh ../../jobs/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x300.log

生成以下四个文件

打开一个看一下

2.下面就是重点，画双Y轴loss、acc曲线。

不多哔哔，代码如下

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
l_n = 0
a_n = 0
loss_x = []
loss_y = []
acc_x = []
acc_y = []
with open("/home/shadiao/caffe/python/可视化/VGG_VOC0712_SSD_300x300.log.train") as loss:   #根据自己的目录做对应的修改for line in loss:#line = line.strip()#print(line.split()[0])if float(line.split()[0]) == l_n:loss_y.append(float(line.split()[2]))  loss_x.append(l_n)l_n += 1000   #根据display调整，如果太密可以设置为display的倍数
with open("/home/shadiao/caffe/python/可视化/VGG_VOC0712_SSD_300x300.log.test") as acc:   #根据自己的目录做对应的修改for line in acc:#line = line.strip()if float(line.split()[0]) == a_n:acc_y.append(float(line.split()[2]))acc_x.append(a_n)a_n += 10000   #根据test_interval调整
fig = plt.figure(figsize=(8,6))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(loss_x,loss_y,'',label="loss")
ax.set_title("loss and acc vs iter")ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(acc_x,acc_y,'r',label="acc")
fig.legend(bbox_to_anchor=(1,0.9), bbox_transform=ax.transAxes)
ax.set_xlabel('iter')
ax.set_ylabel(r"loss")
ax2.set_ylabel(r"acc")plt.savefig('train_loss.png')

我画的结果图如下

reference

[1]https://blog.csdn.net/CAU_Ayao/article/details/84502826
[2]https://blog.csdn.net/qq_36219202/article/details/78338920

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1.利用输出的.log文件（应该在caffe/jobs/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300目录下）生成.test .train文件。

2.下面就是重点，画双Y轴loss、acc曲线。

reference

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