caffe深度学习-windows下绘制学习曲线

在windows下绘制学习曲线。

1、获取训练日志文件

1）设置好solver.prototxt ,train_test.prototxt等配置文件

2）建立批处理文件(.bat)，将输出至屏幕的训练信息，重定性至文件。

train.bat 配置如下：

e:
cd E:\deeplerning\caffe\caffe-windows\My  //转换至工作目录，日志文件将保存在此目录
E:\deeplerning\caffe\caffe-windows\Build\x64\Release\caffe  train --solver=E:\deeplerning\caffe\caffe-windows\examples\mnist\lenet_solver.prototxt >>test.txt 2>&1
           

注意：重定向的书写方式，此时屏幕将没有任何输出信息，都保存至 test.txt中了。

3）从日志文件中提取信息。

在caffe的目录【caffe-windows\tools\extra】中有parse_log.py 文件，利用它可以从日志文件中提取参数信息。（需要安装python）

在cmd窗口输入如下命令行：

python parse_log.py test.txt ./
           

输出：test.txt.test，test.txt.train两个文件

2、读取参数并绘图

利用matlab读取测试

function drawResult()

    test_name='state.log.test';
    train_name='state.log.train';

    figure(),hold on

    [Iters,Seconds,LearningRate,loss]=textread(train_name,'%f%f%f%f','delimiter', ',','headerlines',);
     plot(Iters,loss,'r');
    [Iters,Seconds,LearningRate,accuracy,loss]=textread(test_name,'%f%f%f%f%f','delimiter', ',','headerlines',);
     plot(Iters,loss,'g');
     plot(Iters,accuracy,'b');

     xlabel('Iters');
     ylabel('loss/accuracy');
     legend('trianLoss','testLoss','testAccuracy');

    hold off
end
           

结果展示：