mmdet 怎么使用analyze_logs.py绘制日志中的loss信息？

analyze_logs.py 是 MMDetection 提供的工具之一，用于分析训练日志文件（通常是由 train.py 生成的 JSON 格式日志文件）。这个工具可以生成各种分析图表，用于帮助用户了解模型训练过程中的行为。

使用方法

1. 准备日志文件
   确保你已经使用 train.py 生成了日志文件，并且这些日志文件以 JSON 格式保存（通过 --json 参数启用 JSON 日志）。

2. 运行 analyze_logs.py
   你可以通过以下命令调用该脚本：

python tools/analysis_tools/analyze_logs.py <log_file> [optional_arguments]

其中 <log_file> 是你的训练日志文件路径。

常用参数说明

1. 生成训练曲线

python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve <log_file> [--keys KEYS] [--title TITLE] [--legend LEGEND] [--out OUT]

参数说明：

• <log_file>：日志文件路径。
• --keys：指定要绘制的曲线，比如 loss, accuracy, mAP 等。多个值用逗号分隔。
• --title：图表标题。
• --legend：图例名称，多个值用逗号分隔。
• --out：生成的图片文件路径。

示例：

python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve my_log.json --keys loss --out loss_curve.png

2. 比较多个日志文件

python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve <log_file1> <log_file2> ... [--keys KEYS] [--legend LEGEND]

参数说明：

• 可以同时比较多个日志文件，例如多次实验的结果。
• --legend 用于给每个日志文件添加图例标注。

示例：

python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve log1.json log2.json --keys loss --legend exp1,exp2

3. 计算训练时长

python tools/analysis_tools/analyze_logs.py cal_train_time <log_file>

参数说明：

• 直接输出每个 epoch 的训练时间以及总训练时间。

示例：

python tools/analysis_tools/analyze_logs.py cal_train_time my_log.json

输出结果

• 训练曲线图：保存为图片文件（如果指定了 --out 参数）。
• 训练时长：直接打印在终端。

注意事项

1. 日志文件格式：确保日志文件是 JSON 格式，通常由 train.py 使用 --json 参数生成。
2. 赖库：analyze_logs.py 需要 matplotlib 等库来绘制图表，请确保这些库已经安装。

pip install matplotlib

参考

https://mmdetection.readthedocs.io/en/v2.10.0/useful_tools.html 

MMDetection实用工具详解（上）：日志分析、结果分析、混淆矩阵_mmdetection混淆矩阵-优快云博客

https://zhuanlan.zhihu.com/p/702210475 

https://juejin.cn/post/7378836196033216553

MMDetection3d的实用工具脚本-阿里云开发者社区