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. 深入浅出的webpack构建工具---PostCss(五)

    一:PostCss是什么?  PostCss是一个样式处理工具,它通过自定义的插件和工具生态体系来重新定义css.它鼓励开发者使用规范的css原生语法编写代码,然后配置编译器转换需要兼容的浏览器版本, ...

  2. javascript 深度克隆对象

    js一般有两种不同数据类型的值: 基本类型(包括undefined,Null,boolean,String,Number),按值传递: 引用类型(包括数组,对象),按址传递,引用类型在值传递的时候是内 ...

  3. node.js 基础二 开启服务器监听

    1.server.js 2.监听 一 server.js 二 监听 运行server.js后,浏览器打开:http://localhost:8888/ //====================== ...

  4. java Scanner类的使用

    参考链接:https://blog.csdn.net/android_depon/article/details/69669160     https://www.cnblogs.com/zhengc ...

  5. MiniProfiler工具介绍(监控EF生成的SQL语句)--EF，迷你监控器，哈哈哈

    十年河东,十年河西,莫欺少年穷... 今天是抄袭的别人的博客,不过我感觉蛮好,挺有用,特别是老板让你优化EF项目SQL耗时的情况下,你可以采用这种方式来优化你的LINQ. 时间很宝贵,废话还是不多说, ...

  6. linux中fork, source和exec的区别

    转:linux中fork, source和exec的区别 shell的命令可以分为内部命令和外部命令. 内部命令是由特殊的文件格式.def实现的,如cd,ls等.而外部命令是通过系统调用或独立程序实现 ...

  7. Python 学习 第一篇：数据类型（数字，集合，布尔类型，操作符）

    Python语言最常用的对象是变量和常量,常量的值是字面意思,其值是不可变的,变量的值是可变的,例如,123,"上海"是常量,而a=1,a=2,其中a是变量名.内置的核心数据类型有 ...

  8. Linux ugo 权限

    Linux 系统中文件的 ugo 权限是 Linux 进行权限管理的基本方式.本文将介绍 ugo 权限的基本概念.说明:本文的演示环境为 ubuntu 16.04. 文件的所有者和组 Linux 文件 ...

  9. mysql操作命令梳理（4）-grant授权和revoke回收权限

    在mysql维护工作中,做好权限管理是一个很重要的环节.下面对mysql权限操作进行梳理: mysql的权限命令是grant,权限撤销的命令时revoke:grant授权格式:grant 权限列表 o ...

  10. react/React Native 在 import 导入时，有的带花括号{},有的不带原理解析

    在使用import引用模块时,如何正确使用{} 例如:有两个文件,home.js.user.js 一:不使用{}: 当需要在home.js中引入user.js的时候 //home.js 文件中impo ...