caffe-mnist数据识别loss accuracy曲线

来源：互联网发布：淘宝篮球鞋正品店top10 编辑：程序博客网时间：2024/06/06 07:26

caffe绘制训练过程中的accuracy、loss曲线 - 竹馨shine的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET

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caffe绘制训练过程中的accuracy、loss曲线

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训练模型并保存日志文件

首先建立一个训练数据的脚本文件train.sh，其内容如下，其中，2>&1 | tee examples/mnist/mnist_train_log.log 是log日志文件的保存目录。

#!/usr/bin/env sh  set -e  TOOLS=./build/tools  $TOOLS/caffe train  --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt 2>&1  | tee examples/mnist/mnist_train_log.log

训练完成后，会在examples/mnist文件夹下生成mnist_train_log.log日志

绘制曲线

首先将文件夹caffe/tools/extra下的parse_log.sh 、extract_seconds.py、plot_training_log.py.example复制到上一步log日志文件的保存目录下。

然后，将plot_training_log.py.example改为plot_training_log.py，并执行以下命令就可以绘制曲线：

python plot_training_log.py 6 train_loss.png mnist_train_log.log

caffe支持多种曲线绘制，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     7: Train loss  vs. Seconds

遇到的问题：

问题1：

刚开始的时候发现类型参数为0-3的时候，可以正常绘制曲线，但是类型参数为4-7的时候，出现下面的错误：

解决方法：

打开生成的mnist_train_log.log.train文件后，发现确实是提取TrainingLoss数据有问题，如图1；后来按博客点击打开链接中的方法将parse_log.sh进行修改。对于parse-log.sh生成的文件mnist_train_log.log.train，caffe自带的parse-log.sh提取到的是第9列(第9个域)，也就是带S/10的那些数，我将它改成第13个域，也就是loss及=符号后的数，真正的loss在第13列，如图2、3。