caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-06-11 04:59 210阅读 0赞

在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，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 ，使用方法如下：

1.记录训练日志

在训练过程中的命令中加入一行参数 ，实现Log日志的记录

**\[plain\]** [view plain][] [copy][view plain]

1.  TOOLS=./build/tools 
2.  GLOG\_logtostderr=0 GLOG\_log\_dir=deepid/deepid2/Log/ \\ 
3.  $TOOLS/caffe train \\ 
4.   \--solver=deepid/deepid2/deepid\_solver.prototxt

其中目录改成自己系统的目录，这样训练结束之后，会在Log文件夹中生成每次训练的Log日志

2.解析训练日志

将最上面说的3个脚本文件拷贝到Log 文件夹下，执行：

**\[python\]** [view plain][] [copy][view plain]

1.  ./parse\_log.sh caffe.wujiyang-ubuntu.wujiyang.log

后面的参数为log文件名，这样就会在当前文件夹下生成一个.train文件和一个.test文件

注意，需要将parse\_log.sh、extract\_seconds.py和 plot\_training\_log.py.example的权限设置一下，chmod 755即可。

3.生成图片

执行

**\[plain\]** [view plain][] [copy][view plain]

1.  ./plot\_training\_log.py.example 0 save.png caffe.wujiyang-ubuntu.wujiyang.log

就可以生成训练过程中的Test accuracy vs. Iters 曲线,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

**\[plain\]** [view plain][] [copy][view plain]

1.  Notes: 
2.   1. Supporting multiple logs. 
3.   2. Log file name must end with the lower-cased ".log". 
4.  Supported chart types: 
5.   0: Test accuracy vs. Iters 
6.   1: Test accuracy vs. Seconds 
7.   2: Test loss vs. Iters 
8.   3: Test loss vs. Seconds 
9.   4: Train learning rate vs. Iters 
10.  5: Train learning rate vs. Seconds 
11.  6: Train loss vs. Iters 
12.  7: Train loss vs. Seconds

注意1：如果有Invalid DISPLAY variable的报错，就在plot\_training\_log.py.example中修改。我按照下图该就ok了。

![Image 1][]![Image 1][]![20170731122228536][]

注意2：如果生成train loss相关图像时报错，可能是日志解析有问题，查看caffe.log.train是否正确，如果错误，需要更改parse\_log.sh。我按照以下这样改就ok了。

![Image 1][]![Image 1][]![20170731122251680][]

最后，看一下效果

![20160414210510995][]![20160414210531980][]

[view plain]: http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847#
[Image 1]: 
[20170731122228536]: /images/20220611/835c14e8aeff4456bea3b90c4d5217f4.png
[20170731122251680]: /images/20220611/caaf7523c9334d17b2098c045efbb415.png
[20160414210510995]: https://img-blog.csdn.net/20160414210510995
[20160414210531980]: /images/20220611/b0a95df3c4484affac33e749df8af46d.png