linux系统下如何使用caffe自带的工具绘制loss和accuracy曲线

本文详细介绍如何使用Caffe工具集中的脚本实现训练过程的日志记录与可视化展示,包括设置训练脚本、生成及解析日志文件、绘制不同类型的训练曲线等步骤。

1.首先建立一个文件夹路径为 /home/zhangxiangwei/zxw  (位置自己定)

2.caffe-master/tools/extra/parse_log.sh  ,   caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-master/tools/extra/plot_training_log.py.example;把这三个文件复制到自己建的zxw文件夹里面

3.生成日志,首先找到这个/home/zhangxiangwei/Documents/caffe-master/examples/mnist路径下的 train_lenet.sh这个文件,然后修改成下面的格式

#!/usr/bin/env sh
TOOLS=./build/tools
LOG=/home/zhangxiangwei/zxw/log-123.log
set -e

./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt 2>&1 | tee $LOG(我的是CPU的所以这样修改,如果是GPU的请修改这一行)

4.在终端运行: cd /home/zhangxiangwei/zxw

5.在终端运行:./parse_log.sh log-123.log

6.在终端运行:python ./plot_training_log.py.example 0 save.png log-123.log

其中0代表曲线类型, SAVE.PNG 代表保存的图片名称 CAFFE中支持很多种曲线绘制,通过指定不同的类型参数即可,具体参数如下

NOTES: 1. SUPPORTING MULTIPLE LOGS.

2. LOG FILE NAME MUST END WITH THE LOWER-CASED ".LOG".

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

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