如何绘制caffe训练过程中的loss和accurary的曲线？？-土地公问答
如何绘制caffe训练过程中的loss和accurary的曲线？？
如何绘制caffe训练过程中的loss和accurary的曲线？？
用caffe训练了一个自己的网络后，想要绘制一个横轴是训练次数，纵轴是loss/accurary的曲线，请问caffe中有没有存储loss和accurary的历史数据呢，如果有的话，从哪里提取出来？如果一个数据一个数据的记录，感觉太麻烦了。o(╯□╰)o谢谢！
1. 你可以从系统 /tmp 文件夹获取，名字是什么 之类。 2. 在train的时候最后加 tee $folder_prefix/就可以重定向到文件夹了。 然后写个parser就能把图画出来了。 也不是parser。。。因为output规律很强，就…
caffe/tools/extra/plot_training_自带的绘图的小脚本 关于获取日志文件，我用的方法和@齐浩之 提到的一样，写个脚本，运行这个脚本开始训练，这样就可以保存日志了， 脚本如下 #!/bin/bashLOG=log/train-`date +%Y-%m-%d-%H-%M-%S`.logCAF…
我是改了下源码，训练时会把每次输出的loss和accuracy写到一个txt文件中，再用matlab画出来。
以上两位说的很好，自己动手，丰衣足食。 若需借力，建议用cuda-convnet2，自带画loss和accuracy曲线功能。 除了曲线，还可以绘制图像，例如中间某个卷积层的卷积核可视化效果： 以及预测结果： 自己也可以试着实现下这些功能，用过matlab的同学都应该觉得…
caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线 这里有个使用caffe内脚本实现的方法
其它类似问题
其它人正在问的问题caffe画accuracy曲线脚本(Caffe绘制accuracy曲线) 最新绿色版软件下载 - 绿色先锋下载 - 绿色软件下载站
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caffe画accuracy曲线脚本(Caffe绘制accuracy曲线)是网友分享了关于caffe画accuracy曲线脚本辅助插件，帮助大家轻松更轻松的画accuracy曲线，欢迎来下载！
使用方法：
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
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：
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
3.生成图片
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
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深度学习（6）
在训练过程中画出accuracy 和loss曲线能够更直观的观察网络训练的状态，以便更好的优化网络的训练。本文主要介绍在基于caffe框架训练网络时，如何利用caffe自带的一些实用的工具包来绘制曲线。
step1:保存日志文件
在训练过程中把终端输出的结果保存为一个日志文件，注意文件的后缀名必须是.log,这是因为后面再解析日志文件时有这个要求。如何把终端保存到日志文件，例子如下：
$TOOLS/caffe train --solver=$SOLVERFILE 2&&1 |tee out.log
step2:解析日志文件
这一步利用caffe中tools/extra文件夹下的parse_log.py来解析日志文件。具体例子如下：
python parse_log.py out.log ./ #两个参数，一个是日志文件，另一个是保存的路径
运行结束之后会发现在你保存的路径中会生成两个文件out.log.train和out.log.test
step3:绘制accuracy 和loss曲线。
利用caffe中tools/extra文件夹下的plot_training_log.py文件来绘制。
python plot_training_log.py 2 testloss.png out.log
这里要解释下，如果你直接运行这个是会报错的。因为在out.log.test文件是这样的。
NumIters,Seconds,TestAccuracy,TestLoss
0.0,2.,0.360432
200.0,10.,0.0757681
400.0,19.,0.0610909
600.0,28.,0.0554078
800.0,36.,0.0510606
.,0.0463909
load_data的时候第一行是不读的，要么你自己第一行加个#,要么就直接不读第一行。另外在split的时候不是用空格而是用‘,’因此做如下修改。
def load_data(data_file, field_idx0, field_idx1):
data = [[], []]
with open(data_file, 'r') as f:
num=len(f)
for line_num in range(1,num):
line = f[line_num].strip()
fields = line.split(',')
data[0].append(float(fields[field_idx0].strip()))
data[1].append(float(fields[field_idx1].strip()))
return data
上面还有个地方需要解释就是那个2是什么意思，这个你直接运行下python plot_training_log.py就会打出帮助信息，就能看见了。
以上就是利用caffe自带的工具包绘制曲线的方法。
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display: 'inlay-fix'如何绘制caffe训练过程中的loss和accurary的曲线？？ - 知乎171被浏览19561分享邀请回答#!/bin/bash
LOG=log/train-`date +%Y-%m-%d-%H-%M-%S`.log
CAFFE=~/caffe/build/tools/caffe
$CAFFE train --solver=solver.prototxt --gpu=0 2&&1 | tee $LOG
377 条评论分享收藏感谢收起caffe python中绘制loss遇到问题笔记 - CSDN博客
caffe python中绘制loss遇到问题笔记
采用程序为：caffe/tools/extra/plot_training_log.py.example
用法参考博客：http://blog.csdn.net/u/article/details/
直接使用，发现报错，查看parse_log.py 生成的文件 *.train *.test，发现改动以下地方，即可正常工作：
1 标题的顺序，原来是 loss:2,learning:3,现将顺序对调一下
def create_field_index():
train_key = 'Train'
test_key = 'Test'
field_index = {train_key:{'Iters':0, 'Seconds':1, train_key + ' learning rate':2,
train_key + ' loss':3},
test_key:{'Iters':0, 'Seconds':1, test_key + ' learning rate':2,
test_key + ' accuracy':3,
test_key + ' loss':4}}
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
2 &标题开始字符 由 ＃ 改为 &N&
def load_data(data_file, field_idx0, field_idx1):
data = [[], []]
with open(data_file, 'r') as f:
for line in f:
line = line.strip()
print('line:',line)
if line[0] != 'N':
fields = line.split(',')
data[0].append(float(fields[field_idx0].strip()))
data[1].append(float(fields[field_idx1].strip()))
return data
为了使用方便，写了以下sh文件，方便使用：
LOGDIR=/Users/zhaomingming/Downloads/caffe-ssd/examples/cifar10/Log
#分析出accuracy,Iters,lr,loss等参数，写入LOgDIR文件夹下的*.train,*.test文件中
./tools/extra/parse_log.py $LOGDIR/caffe.zhaomac.lan..612.35463 $LOGDIR
# $1 the line type
# $2 the name of saved image
#'supported_chart_types:',
#0 ['Test accuracy
vs. Iters',
#1 'Test accuracy
vs. Seconds',
#2 'Test learning rate
vs. Iters',
#3 'Test learning rate
vs. Seconds',
#4 'Test loss
vs. Iters',
#5 'Test loss
vs. Seconds',
#6 'Train learning rate
vs. Iters',
#7 'Train learning rate
vs. Seconds',
#8 'Train loss
vs. Iters',
#9 'Train loss
vs. Seconds']
./tools/extra/plot_training_log.py.example $1 $LOGDIR/$2 /Users/zhaomingming/Downloads/caffe-ssd/examples/cifar10/Log/caffe.zhaomac.lan..612.35463
$1为线型，0表示 TestAccuracy vs. Iters,,, $2为图片名字，
将此代码保存为：train_plot.sh
运行办法：
sudo ./train_plot.sh 0 TestAccuracy.vs.Iters.png输出图片如下：
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1. 保存输出到log文件
更改脚本文件 train_caffenet.sh
#!/bin/bash
LOG=examples/test/log-`date +%Y-%m-%d-%H-%M-%S`.l...
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Windows下利用Python3绘制Caffe训练日志中的Loss和Accuracy的曲线图
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写这篇文章之前，首先感谢一下容天汇海公司的那个姐姐和我的大师兄，谢谢你们耐心解答我和毛毛同学遇到的问题，我们要继续努力！好啦，现在我们就开始吧，安装好系统，配置完环境就可以跑程序了。本篇文章我参考了这...
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