caffe工具绘制 loss accuracy曲线

男娘i 2022-06-05 07:25 166阅读 0赞

深度学习中loss和accuracy是十分重要的数据 …balabala  
这篇博主根据[http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847][http_blog.csdn.net_u013078356_article_details_51154847]进行实测后记录下的

# 1 得到caffe训练的log日志文件 #

## 1.1 ##

###### 使用的是shell命令,如果你是windows还是先下一个Git[(链接就在这)][Link 1] ######

GLOG_logtostderr=0 GLOG_log_dir=your_log_path/log/  \
    your_caffe_path/caffe.exe train \
    --solver=your_solver_path/solver.prototxt
    
    read -n 1

###### ‘your\_log\_path/log/’是你存放日志文件的文件夹路径 ######

## 1.2 ##

运行sh后在your\_log\_path/log路径下会有一个形如  
**caffe.exe.你的计算机名.你的用户名.log.INFO.时间.几位数字** 的文件  
你需要更改文件格式 把它重命名为 \*\*\*\*\*\*.log文件格式为log的文件

# 2 生成TRAIN、TEST文件 #

## 2.1 ##

在你的caffe路径下\\tools\\extra中有  
parse\_log.py  
plot\_training\_log.py.example  
extract\_seconds.py  
将它们复制到你的日志文件夹下，  
并且重命名 plot\_training\_log.py.example为 plot\_training\_log.py

## 2.2 ##

在cmd下切换目录至log文件夹下运行

python parse_log.py  ******.log

将会在log文件夹下生成 \*\*\*\*\*\*.log.train和\*\*\*\*\*\*.log.test文件  
你可以用文本编辑器把它们打开  
第一行会有键值类似这样 **\#Iters Seconds TestAccuracy TestLoss**  
下面是键值对应的参数  
后面我们会用到键值顺序来修改plot\_training\_test.py文件

# 3 绘制loss accuracy曲线 #

## 3.1 ##

用文本编辑器打开plot\_training\_log.py文件  
找到create\_field\_index函数  
按照train、test文件给出的键值顺序调整train\_key、test\_key  
比如  
我的train文件第一行：\#Iters Seconds TrainingLoss LearningRate  
我的test文件迪一行：\#Iters Seconds TestAccuracy TestLoss  
做出的调整如下：

def create_field_index():
        train_key = 'Train'
        test_key = 'Test'
        field_index = {train_key:{
       'Iters':0, 'Seconds':1, train_key + ' Loss':2,
                                  train_key + ' Accuracy':3},
                       test_key:{
       'Iters':0, 'Seconds':1, test_key + ' Accuracy':2,
                                 test_key + ' Loss':3}}
        fields = set()
        for data_file_type in field_index.keys():
            fields = fields.union(set(field_index[data_file_type].keys()))
        fields = list(fields)
        fields.sort()
        return field_index, fields

## 3.2 ##

我们先看一下plot\_training\_log.py的参数  
在cmd下切换目录至log文件夹下运行

python plot_training_log.py

可以得到：

./plot_training_log.py chart_type[0-7] /where/to/save.png /path/to/first.log ...
    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 Accuracy  vs. Iters
        5: Train Accuracy  vs. Seconds
        6: Train Loss  vs. Iters
        7: Train Loss  vs. Seconds

在cmd下切换目录至log文件夹下运行

python plot_training_log.py 0 ***.png *******.log

args说明：  
0代表曲线类型，可以对照Supported chart types【由于前面整改过create\_field\_index函数，所以数字对应类型可能不同，请自行查看，根据你需要的曲线类型改变数字参数】  
\*\*\*.png曲线图文件名  
\*\*\*\*\*\*.log日志文件

[http_blog.csdn.net_u013078356_article_details_51154847]: http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847
[Link 1]: https://git-scm.com/downloads