畫caffe訓練loss曲線

阿新 • • 發佈：2017-07-28

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Linux下操作

1. 將loss值存儲到lossInf.txt中

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

2. Python畫出loss曲線

fName2=./loss.txt

python show_loss_curve.py $fName2 || exit 1

畫caffe訓練loss曲線

color spa blog iter inux inf pan sin pre Linux下操作 1. 將loss值存儲到lossInf.txt中 fName1=‘loss.txt‘ cat loss.log | grep "solver.cpp:218] Iterat

# d:\git\DeepLearning\caffe\loss.py # 把loss.py檔案放到caffe根目錄下執行，否則，要調整相對路徑及prototxt裡檔案路徑 # 用python畫loos

方法一，僅使用日誌檔案生成曲線圖 command sudo ../caffe/build/tools/caffe train -solver solver_fully.prototxt -weights ../NJUDS2000.caffemodel -gpu 0 2>&1 |

在訓練過程中畫出accuracy 和loss曲線能夠更直觀的觀察網路訓練的狀態，以便更好的優化網路的訓練。本文主要介紹在基於caffe框架訓練網路時，如何利用caffe自帶的一些實用的工具包來繪製曲線一、設定訓練配置檔案引數，儲存訓練時的引數至log檔案 TOOLS

由於要用到matlab介面來讀取網路，故在開始介紹caffe視覺化前，先看一下D:\caffe\caffe-master\matlab\+caffe\Net.m檔案裡定義的載入網路等函式，Net.m檔案大家可以自行閱讀，以下就摘抄幾個我們要用到的函式：（1）Net(varargin)函式

power lis fill optimize join size ace super cep - 只依賴python def print_loss(config, title, loss_dict, epoch, iters, current_iter, ne

grep Iteration 1.log | grep loss | awk '{print $6,$9}' | sed 's/\,//'> loss.data提取後的資訊可以用另外一個指令碼完成loss曲線的繪圖工作。import matplotlib.pyplot

人工智慧/機器學習/深度學習交流QQ群：811460433 也可以掃一掃下面二維碼加入微信群，如果二維碼失效，可以新增博主個人微信，拉你進群 1. 資料和標籤資料分類標註是否準確？資料是否乾淨？另外博主經歷過自己建立資料的時候資料標籤設定為1,2，...，N，

caffe中loss表示網路的收斂情況。loss不斷變小表示網路是收斂的，正常情況下，loss會小到零點幾的一個數之後上下波動。造成loss突然增大並一直不降，可能的原因有很多種。大體如下：資料

可以在solver裡面設定： debug_info: true 看看各個層的data和diff是什麼值，一般這個時候那些值不是NAN（無效數字）就是INF（無窮大），一般的解決辦法是： 1、檢查資料的標籤是否從0開始且連續 2、把學習率base_lr調低 3、資料問題 4

1.loss等於87.33不變 loss等於87.33這個問題是在對Inception-V3網路不管是fine-tuning還是train的時候遇到的，無論網路迭代多少次，網路的loss一直保持恆定。查閱相關資料以後發現是由於loss的最大值由FL

image logs images bsp 正常不能腳本 com 開始第一步保存日誌文件，用重定向即可： $TOOLS/caffe train --solver=$SOLVERFILE 2>&1 |tee out.log 第二步直接繪制： pyth

caffe lex cond www mom nal shuff sna nor 首先得到了https://blog.csdn.net/gybheroin/article/details/72581318系列博客的幫助。表示感激。關於安裝caffe已在之前的博客介紹，自用

一，train loss與test loss結果分析 train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網路仍在學習; train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網路過擬合; train loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明資料集100

Caffe訓練深度學習網路的暫停與繼續博主在訓練Caffe模型的過程中，遇到了如何暫停訓練並斷點繼續訓練的問題。在此記錄下有關這個問題的幾種解決方案。更新於2018.10.27。方法1：臨時暫停這種方法是用於臨時暫停Caffe訓練，暫停後可以以完全相同的配置從斷點處繼續

本文主要參考了：https://blog.csdn.net/heimu24/article/details/53581362 https://blog.csd

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# coding:utf-8 import sys import numpy as np sys.path.append('/home/hadoop/caffe/python') import caffe WEIGHTS_FILE = '/home/hadoop/桌面/eye_data3/

背景概要相信大家平時在學習canvas 或專案開發中使用canvas的時候應該都遇到過這樣的需求：實現一個可以書寫的畫板小工具。嗯，相信這對canvas使用較熟的童鞋來說僅僅只是幾十行程式碼就可以搞掂的事情，以下demo就是一個再也簡單不過的例子了： <!DOCTYPE html> &