caffe 中 plot accuracy和loss, 並畫出網絡結構圖

plot accuracy + loss

詳情可見：http://www.2cto.com/kf/201612/575739.html

1. caffe保存訓練輸出到log 並繪製accuracy loss曲線：

以前已經編譯了matcaffe 和 pycaffe，caffe中其實已經自帶了這樣的小工具。caffe-master/tools/extra/parse_log.sh caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-master/tools/extra/plot_training_log.py.example;拷貝以上文件到當前工做目錄下： 

 

2.  保存輸出到log文件，更改腳本文件 train_caffenet.sh；在exampless/test 目錄下就會有一個log開頭的文件

#!/usr/bin/env sh

TOOLS=./build/tools

LOG=examples/cifar10/log_results/log- 'data +%Y-%m-%d-%H-%S' .log

$TOOLS/caffe train \

--solver=examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt -gpu all 2 >& 1 | tee $LOG

 

3.  解析log中的內容 分紅train 和 test 會在當前文件夾下生成log-data.train 和 log-data.test兩個文件

$ ./parse_log.sh log-data 

 

4. 更改log-data的名字爲log-data.log;備註：必須是.log後綴才能解析

$ mv log-data log-data.log

 

5. 調用py程序繪製圖形

$ ./plot_training_log.py.example 0 save.png log-data.log

 

其中0表明曲線類型， save.png 表明保存的圖片名稱 caffe中支持不少種曲線繪製，經過指定不一樣的類型參數便可，具體參數以下

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

 

畫出網絡結構圖

 1.  先安裝graphviz不然會出現相似："dot" not found in path 的問題

　　安裝graphviz不要用pip install安裝，不然仍是會找不到可執行程序

　　安裝：$ sudo apt-get insall graphviz

　　而後安裝pydot：$ pip install pydot

　　其中pyparsing會自動安裝

2.  進入 caff-root/python中，輸入便可

$ python draw_net.py --rankdir TB ../examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt ../examples/cifar10/log_results/net.jpg