caffe 中 plot accuracy和loss, 并画出网络结构图

plot accuracy + loss

详情可见：http://www.2cto.com/kf/201612/575739.html

1. caffe保存训练输出到log 并绘制accuracy loss曲线：

以前已经编译了matcaffe 和 pycaffe，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;拷贝以上文件到当前工做目录下： 

 

2.  保存输出到log文件，更改脚本文件 train_caffenet.sh；在exampless/test 目录下就会有一个log开头的文件

#!/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中的内容 分红train 和 test 会在当前文件夹下生成log-data.train 和 log-data.test两个文件

$ ./parse_log.sh log-data 

 

4. 更改log-data的名字为log-data.log;备注：必须是.log后缀才能解析

$ mv log-data log-data.log

 

5. 调用py程序绘制图形

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

 

其中0表明曲线类型， save.png 表明保存的图片名称 caffe中支持不少种曲线绘制，经过指定不一样的类型参数便可，具体参数以下

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

 

画出网络结构图

 1.  先安装graphviz不然会出现相似："dot" not found in path 的问题

　　安装graphviz不要用pip install安装，不然仍是会找不到可执行程序

　　安装：$ sudo apt-get insall graphviz

　　而后安装pydot：$ pip install pydot

　　其中pyparsing会自动安装

2.  进入 caff-root/python中，输入便可

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