根据log绘制loss、accuracy的变化图

最新推荐文章于 2023-10-17 18:50:23 发布
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本文将指导如何利用训练日志中的信息，绘制出损失(loss)和准确率(accuracy)随时间变化的图表，以便于分析模型的训练效果。通过这样的可视化，可以清晰地观察到模型在训练过程中的收敛情况，以及是否存在过拟合或欠拟合的现象。 

1、caffe train --solver=solver.prototxt 2>&1 | tee mylog.log
2、caffe_root/tools/extra/parse_log.py mylog.log ./
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绘制loss曲线图，根据caffe打印出的日志文档
雾霾的厦门
01-19 877
代码解析：根据caffe日志文档，字符切割读取需要的x，y轴点，利用pylab 绘制曲线图。注意：切取字符串的时候可能会丢失精度，同时也有可能因为截取的字符串太短出错，所以必须根据自己的日志设置需要截取字符串的合适的长度#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-# 文件名：DrawPic.pyimport osimport pylab as pl# 函数名：d
python绘制Loss和Acc曲线+读取txt和log文件
Doraemon_Zzn的博客
05-24 6363
log文件如下所示： 代码 def read_log(filename): fp=open(filename) for line in fp.readlines(): train_loss=line[-27:-18] train_acc=line[-8:] with open('test.txt','a') as fp2: fp2.write(train_loss+train_acc) fp.close()
caffe_log绘制accuracy和loss曲线（python3）
03-08
该程序是利用针对caffe的日志绘制accuracy和loss曲线的工具，该工具是caffe自带的，但是原版工具有各种小问题。我的底版是由@非文艺小燕儿_Vivien制作的资源修改而来。详细内容，使用方法在文档的readme中已经写明了。python2的话的请参考@非文艺小燕儿_Vivien的博客：http://blog.youkuaiyun.com/fuwenyan/article/details/70285425 还有：http://blog.youkuaiyun.com/sunshine_in_moon/article/details/53541573（不知道是不是最原始出处）。 最低资源分分享，喜欢的自己拿吧
损失函数loss
皮皮blog
04-12 3万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/23538535 监督学习及其目标函数 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部...
深度学习提高准确率（Accuracy）的方法
m0_66197927的博客
10-17 8122
在以上详细提出的两种提高测试集上的准确率（Accuracy）的方法中，不难看出虽然改变优化器的方法与L1、L2正则化方法比较下，改变优化器使得准确率的结果提高更加明显，但是以上提到的方法除了可以单独尝试外，也可以结合使用。在尝试这些方法时，建议记录每次实验的结果，并进行比较分析，以找到最佳的组合和设置。才能更好的提高准确率（Accuracy）。
通过SSD训练出来的的log日志，利用python绘制loss曲线脚本文件
01-03
在机器学习领域，模型训练过程中记录的log日志文件是非常重要的，它包含了训练过程中的关键信息，如损失(loss)和准确率(accuracy)等。在本案例中，我们关注的是如何利用Python从SSD（Single Shot MultiBox Detector...
Caffe绘制训练与测试集loss及accuracy对比图
Caffe并没有内置绘制loss和accuracy曲线的功能，但用户可以借助其他工具如Matplotlib、GNUplot等，根据日志文件中的数据进行绘图。 4. plot_training_log程序介绍 提到的plot_training_log应该是一个由用户自行开发...
我现在有log文件，需要读取这个文件并且根据log绘制训练的loss和acc的图像，给我python代码
最新发布
05-29
plt.title('Accuracy变化曲线') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('准确率') plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.show() if __name__ == '__main__': log_file = 'train.log' # 修改为实际路径 losses...
caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线（以mnist为例）
w_q_q2017的博客
01-27 828
1.首先建立一个文件plot_loss，然后将以下三个文件放在该文件夹下 1.caffe/tools/extra/parse_log.sh 2 caffe/tools/extra/extract_seconds.py 3 caffe/tools/extra/plot_training_log.py.example 2.切换到caffe，打开终端命令，输入 sh examples/mni
如何绘制caffe网络训练曲线
weixin_33906657的博客
06-28 590
本系列文章由 @yhl_leo 出品，转载请注明出处。 文章链接： http://blog.youkuaiyun.com/yhl_leo/article/details/51774966 当我们设计好网络结构后，在神经网络训练的过程中，迭代输出的log信息中，一般包括，迭代次数，训练损失代价，测试损失代价，测试精度等。本文提供一段示例，简单讲述如何绘制训练曲线（trai...
日志分析工具：画出loss曲线
我有明珠一颗的博客
07-13 4332
基本功能：生成loss图片，保存到log日志的同一目录下，取名与log文件一致；内容涉及正则化&plot画图技巧 在跑深度学习项目的时候，可能会有各种各样的log日志，写一个工具包可以快速画出loss图很方便。如果大家的日志和我的类似，可以取用我的代码做修改。 我本次的项目日志分两种，分别是打印1个loss和打印3个loss，相关变量值可以在文件开头做修改。以下是我的两种日志： # --------------------------------------------------.
用个Plt来判断自己预测的图像
weixin_44094615的博客
06-01 264
import matplotlib.pyplot as plt 应该在训练模型的时候总结一个history的日志 history= model.fit(cached_train, epochs=3) history_dict = history.history print(history_dict.keys()) acc1 = history_dict[‘factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy’] acc5 = history_dict[‘factorized
根据log文件画loss曲线实例
weixin_44783002的博客
12-16 3697
import matplotlib.pyplot as plt tr_loss = [] tr_step = [] with open("/home/zz/123/transformer.log") as f: for line in f: line = line.strip() line = line.split(',') if len(line)>=4: step = float(line[2][13:]) loss = float(line[4][6:]) tr
Python读取log文件绘制Loss曲线
鲁棒最小二乘支持向量机
04-13 3198
Python读取log文件，绘制loss等参数曲线
深度学习-caffe保存训练输出到log 并绘制accuracy loss曲线
liuweizj12的博客
03-22 1万+
在训练过程中画出accuracy 和loss曲线能够更直观的观察网络训练的状态，以便更好的优化网络的训练。本文主要介绍在基于caffe框架训练网络时，如何利用caffe自带的一些实用的工具包来绘制曲线 一、设置训练配置文件参数，保存训练时的参数至log文件  TOOLS=./build/tools LOG=examples/testCreateLmDB/log/log-`date +%Y-
Python用log文件绘制损失、准确率曲线
Aaron_Zy7的博客
08-19 3760
一、导入包 from matplotlib import rcParams import matplotlib.pyplot as plt import re 二、读取文件 ##显示中文 rcParams['font.family'] = 'sans-serif' rcParams['font.sans-serif'] = 'SimSun,Times New Roman' ##读取log文件 logFile = r'...\log-20210818-090024.log' text = '' file
通过SSD训练出来的的log日志，利用python绘制loss曲线
大雷哥
01-03 2111
利用SSD目标检测算法训练我们的数据集时，将训练结果保存在log文件中。 我的log文件如下 然后利用python脚本文件将我们需要的数据提取出来，也就是iteration，loss,(或者时epoch,loss).我的脚本文件如下： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab as pl from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes line =
Caffe—根据log日志绘制loss曲线和accuracy
Counting_Stars的博客
08-13 3570
caffe中其实已经自带了这样的小工具 caffe-master/tools/extra/parse_log.sh caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-master/tools/extra/plot_training_log.py.example; 拷贝以上文件到当前ｌｏg目录下(训练日志保存目录下) 并将plot_t...
YOLO-V3可视化训练过程中的参数，绘制loss、IOU、avg Recall等的曲线图
热门推荐
dspeia的博客
08-06 8万+
看了好几个博客，发现了些问题，有些博客是有bug的，此博客亲测无误。 可视化中间参数需要用到训练时保存的log文件（命令中的路径根据自己实际修改）：  ./darknet detector train pds/fish/cfg/fish.data pds/fish/cfg/yolov3-fish.cfg darknet53.conv.74 2>1 | tee visualization...
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