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

这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑,原来是自己还没有弄清楚. 给出实例 def train(train_loader, model, criteon, optimizer, epoch): train_loss = 0 train_acc = 0 num_correct= 0 for step, (x,y) in enumerate(train_loader): # x: [b, 3, 224, 224], y: [b] x, y = x.to(device), y.to(de

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: 之前已经编译了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/t

import re import pylab as pl import numpy as np if __name__=="__main__": accuracys=[] losses=[] with open(r'/home/wxl/bnscallog.txt','r') as f: lines=f.readlines(); print len(lines) str="".join(lines) str=str.replace('\n','') print len

我们知道使用Delphi快速开发,很大的一方面就是其强大的VCL控件,另外丰富的第三方控件也使得Delphi程序员更加快速的开发出所需要的程序.在此不特别介绍一些概念,只记录自己学习开发控件的步骤.假设我们要开发一个画直线的控件,那么我们从下面开始做:1.菜单栏→Component→New Component,在弹出的对话框中按照提示添加: Ancestor type 父类:TGraphicControl  [Controls]Class Name 类名:TLineToPalette Page

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-

(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

以分类任务为例, 假设要将样本分为\(n\)个类别. 先考虑单个样本\((X, z)\). 将标题\(z\)转化为一个\(n\)维列向量\(y = (y_1, \dots y_k, \dots, y_n)^T\): \[ y_k= \begin{cases} 0& k \neq z \\ 1& k = z \end{cases} \] \(p_z\)是模型将此样本分到类别\(z\)的概率, 即正确分类的概率\(p_{correct}\). 在这个样本上的Cross-Entropy Loss

A Recipe for Training Neural Networks Andrej Karpathy blog  2019-04-27 09:37:05 This blog is copied from:https://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe/ Some few weeks ago I posted a tweet on “the most common neural net mistakes”, listing a few common

# 输入数据 import input_data mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) import tensorflow as tf # 定义网络超参数 learning_rate = 0.001 training_iters = 200000 batch_size = 64 display_step = 20 # 定义网络参数 n_input = 784 # 输入的维度 n_classes = 1

iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # create a soft margin SVM # # We will use the iris data, specifically: # x1 = Sepal Length # x2 = Petal Width

文章目录 Win10 Anaconda下配置tensorflow+jupyter notebook环境 AlexNet 识别MNIST Win10 Anaconda下配置tensorflow+jupyter notebook环境 1.安装anaconda 到Anaconda官网下载,我是用的是Anaconda3-4.8.0版本(Python3对应的是Anaconda3,Python2对应的是Anaconda2),根据需要下载即可.下载好之后点击exe文件安装没什么好讲的. 唯一需要特别说明的是,

目录 概 主要内容 代码 Skorokhodov I, Burtsev M. Loss Landscape Sightseeing with Multi-Point Optimization.[J]. arXiv: Learning, 2019. @article{skorokhodov2019loss, title={Loss Landscape Sightseeing with Multi-Point Optimization.}, author={Skorokhodov, Ivan and

用R画地图数据 首先,从这里下载中国地图的GIS数据,这是一个压缩包,完全解压后包含三个文件(bou2_4p.dbf.bou2_4p.shp和bou2_4p.shx),将这三个文件解压到同一个目录下. 用R绘制地图比较简单.比如画一下全国范围的区域,可以用如下代码: library(maptools) mydat = readShapePoly("china-province-border-data.tar/china/bou2_4p.shp") #地图包位置,根据自己的角标位置设置

接着之前的[css]我要用css画幅画(二), 今天,我画了一个小人,他的名字暂时叫作小明. 以下只列出本次修改增加的内容 html如下: <div class="human left-190 bottom-25"> <p class="lines">大家好,我叫小明</p> <div class="human-head-normal"></div> <div class=&quo

  我现在是这么画的,class A { private GeometryGroup _lines; private Path _path; public A() {    _path.Data = _lines; } public Draw() {   LineGeometry line = new LineGeometry(p1, p2);   _lines.Children.Add(line); } }一开始的速度很好,但是线多了以后,就有明显的延迟了. 有什么更快速的方法不? 解决方案

偶然看到用代码画太极,感觉很有趣,用JS写了一个 过程很简单,画了张图,应该一看就懂了 代码也很简单,如下,注释很多 function TaiJi(r,canvas){ this.r = r; this.ctx = canvas.getContext("2d"); var width = canvas.clientWidth, height = canvas.clientHeight; this.ctx.translate( width/2, height/2); } TaiJi.pr

效果图: 1.activity_main.xml 描述: 定义了一个按钮 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:id="@+id/activity_main" android:layout_width=&quo

刚开始训练一个模型,自己就直接用了,而且感觉训练的数据量也挺大的,因此就没有使用正则化, 可能用的少的原因,我也就不用了,后面,训练到一定程度,accuracy不上升,loss不下降,老是出现loss=nan,输出的结果也就直接不预测,比如 训练二分类器,直接判断固定为某一类别(比如固定输出为正类),这就使得准确率为0.5,阿呀呀,怎么办,不工作哦???? 后面想,训练崩了会不会是learning_rate太大了,这时候我就改小learning_rate,同样的事情继续发生,只不过能维持迭代次数

最近pytorch出了visdom,也没有怎么去研究它,主要是觉得tensorboardX已经够用,而且用起来也十分的简单 pip install tensorboardX 然后在代码里导入 from tensorboardX import SummaryWriter 然后声明一下自己将loss写到哪个路径下面 writer = SummaryWriter('./log') 然后就可以愉快的写loss到你得这个writer了 niter = epoch * len(train_loader) +

1.使用sklearn库和matplotlib.pyplot库 import sklearn import matplotlib.pyplot as plt 2.准备绘图函数的传入参数1.预测的概率值数组2.预测的labels值数组 for i in range(len(y_labeles)): a = np.argmax(y_labeles[i]) y_pred.append(y_conv.eval(feed_dict={x: np.reshape(mnist.test.images[i],