Linux下操作

1. 将loss值存储到lossInf.txt中

fName1='loss.txt' cat loss.log | grep "solver.cpp:218] Iteration" | awk '{print $9}' > $fName1

2. Python画出loss曲线

fName2=./loss.txt

python show_loss_curve.py $fName2 || exit 1

画caffe训练loss曲线的更多相关文章

  1. 绘制loss曲线

    第一步保存日志文件,用重定向即可: $TOOLS/caffe train --solver=$SOLVERFILE >& |tee out.log 第二步直接绘制: python plo ...

  2. caffe︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization

    一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优 ...

  3. 使用caffe训练mnist数据集 - caffe教程实战（一）

    个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231 ...

  4. 学习率设置&&训练模型之loss曲线滑动平均

    tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰 ...

  5. 实践详细篇-Windows下使用Caffe训练自己的Caffemodel数据集并进行图像分类

    三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类 上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试.上手操作一边后大致了解了配置文件属性.这一篇记录如何使用自己准备的图片素材做图像分 ...

  6. tensorflow,model,object_detection,训练loss先下降后递增，到几百万，解决tensorflow,model,object,detection,loss,incease

    现象:训练loss一开始下降一部分,跌代到若干次(具体多少和你的learning rate大小有关,大就迭代小就发生,小就需要多几次迭代) 日志如下(下面的日志来源于网络,我自己的日志已经clear掉 ...

  7. Caffe训练AlexNet网络，精度不高或者为0的问题结果

    当我们使用Caffe训练AlexNet网络时,会遇到精度一值在低精度(30%左右)升不上去,或者精度总是为0,如下图所示: 出现这种情况,可以尝试使用以下几个方法解决: 1.数据样本量是否太少,最起码 ...

  8. caffe训练自己的图片进行分类预测--windows平台

    caffe训练自己的图片进行分类预测 标签: caffe预测 2017-03-08 21:17 273人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: caffe之旅(4)  版权声明:本文为博主原创文章,未 ...

  9. [caffe] caffe训练tricks

    Tags: Caffe Categories: Tools/Wheels --- 1. 将caffe训练时将屏幕输出定向到文本文件 caffe中自带可以画图的工具,在caffe路径下: ./tools ...

随机推荐

  1. PAT A1034 Head of a Gang （30 分）——图遍历DFS，字符串和数字的对应保存

    One way that the police finds the head of a gang is to check people's phone calls. If there is a pho ...

  2. Python脱产8期 Day03 2019/4/15

    一 变量的命名规范 1.只能由 字母, 数字,  _, 组成. 2. 不能以数字开头 3.避免与系统关键字重名:重名不会报错,但系统的功能就被自定义的功能屏蔽掉了(严重不建议这样来做) 4.以_开头的 ...

  3. 如何控制docker的CPU和内存份额

    1.内存:docker run -it -m 200M --memory-swap=300M progrium/stress --vm 1 --vm-bytes 500M 刚开始会报错: docker ...

  4. PHP_EOL换行 与 base64编码

    base64编码包括64个字符:10个数字(0-9),26*2个字母(a-zA-Z),+,/ 其中还有一个第65个字符=作为后缀,没有实际作用. 来一段代码说明个问题: <?php $str = ...

  5. 使用Quartz实现定时任务

    一:Quertz的用途 Quertz是一个开源的作业任务调度框架,他可以完成像JavaScript定时器类式的功能,其实Java中Timer也可实现部分功能,但相比Quertz还是略逊一筹,本人这次需 ...

  6. 复习整理9：SpringMVC应用以及源码解析

    一:SpringMVC是什么 SpringMVC只是Spring的一个子框架,作用学过Struts2的应该很好理解,他们都是MVC的框架.学他就是用来代替Struts2的,那么为什么不用Struts2 ...

  7. Luogu3527 POI2011 Meteors 整体二分、树状数组、差分

    传送门 比较板子的整体二分题目,时限有点紧注意常数 整体二分的过程中将时间在\([l,mid]\)之间的流星使用树状数组+差分进行维护,然后对所有国家查看一遍并分好类,递归下去,记得消除答案在\([m ...

  8. 欧拉函数（小于或等于n的数中与n互质的数的数目）&& 欧拉函数线性筛法

    [欧拉函数] 在数论,对正整数n,欧拉函数是少于或等于n的数中与n互质的数的数目.此函数以其首名研究者欧拉命名,它又称为Euler’s totient function.φ函数.欧拉商数等. 例如φ( ...

  9. 从Stampery到Chronicled，区块链公证业务的实践

    Stampery就是这样一家利用比特币区块链技术代替公证人的创业公司,能为所有的敏感文件提供具有法律约束力的证明.可以用Stampery证明任何文件,它能很好地保护知识产权,证明遗嘱.宣誓.合同.家庭 ...

  10. GlusterFS分布式存储数据的恢复机制(AFR)的说明

    GlusterFSFS恢复数据都是基于副本卷来说的,GlusterFSFS复制卷是采用镜像的方式做的,并且是同步事务性操作.简单来说就是,某一个客户要写文件时,先把这个文件锁住,然后同时写两个或多个副 ...