我用的是faster-rcnn,在绘制训练过程的loss和accuracy曲线时候,抛出如下错误,在网上查找无数大牛博客后无果,自己稍微看了下代码,发现,extract_seconds.py文件的 get_start_time()函数在获取时间时候获取失败,因为if line.find('Solving') != -1:这个语句判断错误导致,具体解决办法: 将该函数改造成: def get_start_time(line_iterable, year):    """Find…

转自:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的训练过程中,大家难免想图形化自己的训练数据,以便更好的展示结果.如 果自己写代码记录训练过程的数据,那就太麻烦了,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/ext…

Caffe---Pycaffe 绘制loss和accuracy曲线 <Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线>:可以看出使用caffe自带的工具包绘制loss曲线和accuracy曲线十分的方便简单,而这种方法看起来貌似只能分开绘制曲线,无法将两种曲线绘制在一张图上.但,我们有时为了更加直观的观察训练loss和测试loss,往往需要将这两种曲线绘制在一张图上.那如何解决呢?python接口,Pycaffe可以实现将这两种曲线绘制在一张图上. 目前,我知道的知识面中,Pyc…

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac…

Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线 为什么要绘制loss和accuracy曲线?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,利用caffe自带的工具包来绘制曲线.caffe中自带小工具: caffe-master/tools/extra/parse_log.sh, caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-…

如同前几篇的可视化,这里采用的也是jupyter notebook来进行曲线绘制. // In [1]: #加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sys,os,caffe #设置当前目录 caffe_root = '/home/bnu/caffe/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') os.chdir(caffe_ro…

在执行训练的过程中,若指定了生成log信息,log信息包含初始化,网络结构初始化和训练过程随着迭代数的loss信息. 注意生成的log文件可能没有.log后缀,那么自己加上.log后缀.如我的log信息为pycaffe20180110-151247-31929.log 生成loss曲线图用到caffe中自带的小工具 caffe/tools/extra/parse_log.sh caffe/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe/tools/extra/plot…

参考博客: http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/53541573 进入tools/extra/文件夹中,修改plot_training_log.py文件...等等,我按照作者说的,试着修改了一通,然后失败了.还好该博客的作者把修改的文件上传在csdn上,直接下载便可以用. 下载该文件, 我把下载的extra文件夹解压到了log文件夹里面,首先要把生成的log日志后缀改为.log形式. 命令格式: python plot_tr…

(原文地址:http://blog.csdn.net/liuweizj12/article/details/64920428) 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 一. 设置训练配置文件参数,保存训练时的参数至log文件 [python] view plain copy TOOLS=./build/tools LOG=example…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51774966 当我们设计好网络结构后,在神经网络训练的过程中,迭代输出的log信息中,一般包括,迭代次数,训练损失代价,测试损失代价,测试精度等.本文提供一段示例,简单讲述如何绘制训练曲线(training curve). 首先看一段训练的log输出,网络结构参数的那段忽略,直接跳到训练迭代阶段: I0627 21:30:06.0043…