(进阶)AWS DeepRacer分析log-002

青旅半醒 2022-08-28 06:59 65阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  Log 数据提取
 *   *  使用Notepad++ 工具将log提取出来
     *   *  提取常量
         *   *  数据处理
             *  数据可视化
         *  提取变量
         *   *  数据处理
             *  数据可视化
             *   *  所有数据可视化
                 *  选择部分点可视化
 *  总结
 *  资源下载链接

# Log 数据提取 #

## 使用Notepad++ 工具将log提取出来 ##

### 提取常量 ###

1.  使用自定义的log开始标签`reward_constant_Log`，搜索所有的行  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_000000_t_70_g_se_x_16]

#### 数据处理 ####

1.  将上述结果copy到新的文件中  
    提取出来的数据可以看到 `track_length` 赛道总长是一个始终不变的量，`17.709159380834848`m  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_50_color_000000_t_70_g_se_x_16]  
    `waypoints`赛道定点也是一个始终不变的`list`量，里面是119个tuple，实际上每一个tuple就是一个(x,y)点，对应的是赛道上的点。  
    ![在这里插入图片描述][43d19a36d3434d1c908aca9542d6d479.png]
2.  通过Notepad++正则替换，将数据换行  
    这里细心看的话可以看到第一个点和最后一个点坐标是一样的。因此实际只有118个点，而不是119个点。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_000000_t_70_g_se_x_16 1]
3.  通过Excel 的文本分列功能将数据导入  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_000000_t_70_g_se_x_16 2]
4.  给数据加一个列名  
    ![在这里插入图片描述][3e32646d0882480786b49525484dec30.png]

#### 数据可视化 ####

通过Excel 插入散点图可以将赛道点连接成曲线，根据这些赛点图很容易看出赛道就是`re:Invent 2018`

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_000000_t_70_g_se_x_16 3]

### 提取变量 ###

1.  使用自定义的log开始标签`reward_var_Log`，搜索所有的行  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

#### 数据处理 ####

1.  将上述的数据copy到新的文件，然后再通过正则替换  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_FF0F00_t_70_g_se_x_16]  
    替换之后的数据  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_F0FF0F_t_70_g_se_x_16]
2.  数据导入到excel  
    使用Excel的分列功能将数据分列，然后添加列名  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_45_color_0FFFFF_t_70_g_se_x_16]
3.  数据分析  
    通过`steps`可知，每一次`is_offtrack`为`True`是表示本次回合结束，重新再开始计步，可以添加一个辅助列，表明哪些数据属于同一个回合。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_13_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

#### 数据可视化 ####

##### 所有数据可视化 #####

将所有点都绘制到图中，可以看到training时，小车的尝试轨迹  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]

##### 选择部分点可视化 #####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_80_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_FFF00F_t_70_g_se_x_12]

# 总结 #

通过分析log可以对整个赛道数据有一个全面的认知，可以根据数据计算弯道大小以及通过的最大速度，由于本人对Excel多线绘图这一块不是很精通，后面将会使用python的绘图库将赛道图、训练图和评估图放到一张图上进行比较，可以更具体看到一些差异，总结出更全面的规律。

# 资源下载链接 #

[可视化Excel表][Excel]

[下载下来的原始log压缩包][log]

[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_000000_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/48911336800a4a569a9c394f14574bed.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_50_color_000000_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/470235c411eb4bedbbfd14f16ca30ad7.png
[43d19a36d3434d1c908aca9542d6d479.png]: /images/20220828/e70d754bcd9b49c9ae12178d1fce9ccd.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_000000_t_70_g_se_x_16 1]: /images/20220828/acd2bc7b15b34236b540f08daae5f92c.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_000000_t_70_g_se_x_16 2]: /images/20220828/40af5429158f4b98920edc1a34cffedd.png
[3e32646d0882480786b49525484dec30.png]: /images/20220828/fef32f86e73540ddb564f11f2d8bebf7.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_000000_t_70_g_se_x_16 3]: /images/20220828/225315e707e0447b83bd94d2ae2de873.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/eb38f1e6061b41eb9c81ebb9d986ef10.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_FF0F00_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/7b3bbf03398a44c28b8a61dd11d1387d.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_F0FF0F_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/71d05a4a31c046f89864e288291fa645.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_45_color_0FFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/7bbb23dbb7a540deab5c99334fb0b7c6.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_13_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/6ca9d5d4800e43ef955ea84688d8bda6.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: /images/20220828/e5c4272113e6429e80135c7d1a1558c9.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_80_text_Q1NETiBAUmFtYm8uRmFu_size_20_color_FFF00F_t_70_g_se_x_12]: /images/20220828/852ced87f1ce42b3a8ed43909eae92f1.png
[Excel]: https://download.csdn.net/download/qq_37608398/30379274
[log]: https://download.csdn.net/download/qq_37608398/30384793