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  • loss曲线

    千次阅读 2019-10-25 10:53:25
    在使用脚本绘制变化曲线之前,需要先使用extract_log.py脚本,格式化log,用生成的新的log文件供可视化工具绘图,格式化log的extract_log.py脚本如下(和生成的log文件同一目录) coding=utf-8 该文件用来提取训练log...

    在使用脚本绘制变化曲线之前,需要先使用extract_log.py脚本,格式化log,用生成的新的log文件供可视化工具绘图,格式化log的extract_log.py脚本如下(和生成的log文件同一目录)

    coding=utf-8

    该文件用来提取训练log,去除不可解析的log后使log文件格式化,生成新的log文件供可视化工具绘图

    import inspect
    import os
    import random
    import sys
    def extract_log(log_file,new_log_file,key_word):
    with open(log_file, ‘r’) as f:
    with open(new_log_file, ‘w’) as train_log:
    #f = open(log_file)
    #train_log = open(new_log_file, ‘w’)
    for line in f:
    # 去除多gpu的同步log
    if ‘Syncing’ in line:
    continue
    # 去除除零错误的log
    if ‘nan’ in line:
    continue
    if key_word in line:
    train_log.write(line)
    f.close()
    train_log.close()

    extract_log(‘train_yolov3.log’,‘train_log_loss.txt’,‘images’)
    extract_log(‘train_yolov3.log’,‘train_log_iou.txt’,‘IOU’)
    ————————————————
    运行之后,会解析log文件的loss行和iou行得到两个txt文件

    使用train_loss_visualization.py脚本可以绘制loss变化曲线
    train_loss_visualization.py脚本如下(也是同一目录新建py文件):

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    #%matplotlib inline

    lines =5124 #改为自己生成的train_log_loss.txt中的行数
    result = pd.read_csv(‘train_log_loss.txt’, skiprows=[x for x in range(lines) if ((x%10!=9) |(x<1000))] ,error_bad_lines=False, names=[‘loss’, ‘avg’, ‘rate’, ‘seconds’, ‘images’])
    result.head()

    result[‘loss’]=result[‘loss’].str.split(’ ‘).str.get(1)
    result[‘avg’]=result[‘avg’].str.split(’ ‘).str.get(1)
    result[‘rate’]=result[‘rate’].str.split(’ ‘).str.get(1)
    result[‘seconds’]=result[‘seconds’].str.split(’ ‘).str.get(1)
    result[‘images’]=result[‘images’].str.split(’ ').str.get(1)
    result.head()
    result.tail()

    print(result.head())

    print(result.tail())

    print(result.dtypes)

    print(result[‘loss’])
    print(result[‘avg’])
    print(result[‘rate’])
    print(result[‘seconds’])
    print(result[‘images’])

    result[‘loss’]=pd.to_numeric(result[‘loss’])
    result[‘avg’]=pd.to_numeric(result[‘avg’])
    result[‘rate’]=pd.to_numeric(result[‘rate’])
    result[‘seconds’]=pd.to_numeric(result[‘seconds’])
    result[‘images’]=pd.to_numeric(result[‘images’])
    result.dtypes

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    ax.plot(result[‘avg’].values,label=‘avg_loss’)

    ax.plot(result[‘loss’].values,label=‘loss’)

    ax.legend(loc=‘best’) #图列自适应位置
    ax.set_title(‘The loss curves’)
    ax.set_xlabel(‘batches’)
    fig.savefig(‘avg_loss’)

    修改train_loss_visualization.py中lines为train_log_loss.txt行数,并根据需要修改要跳过的行数:

    skiprows=[x for x in range(lines) if ((x%10!=9) |(x<1000))]

    运行train_loss_visualization.py会在脚本所在路径生成avg_loss.png。
    ————————————————
    可以通过分析损失变化曲线,修改cfg中的学习率变化策略。

    除了可视化loss,还可以可视化Avg IOU,Avg Recall等参数
    可视化’Region Avg IOU’, ‘Class’, ‘Obj’, ‘No Obj’, ‘Avg Recall’,’count’这些参数可以使用脚本train_iou_visualization.py,使用方式和train_loss_visualization.py相同,train_iou_visualization.py脚本如下(#lines根据train_log_iou.txt的行数修改):
    ————————————————

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    #%matplotlib inline

    lines = 122956 #根据train_log_iou.txt的行数修改
    result = pd.read_csv(‘train_log_iou.txt’, skiprows=[x for x in range(lines) if (x%100 or x%109) ] ,error_bad_lines=False, names=[‘Region Avg IOU’, ‘Class’, ‘Obj’, ‘No Obj’, ‘Avg Recall’,‘count’])
    result.head()

    result[‘Region Avg IOU’]=result[‘Region Avg IOU’].str.split(’: ‘).str.get(1)
    result[‘Class’]=result[‘Class’].str.split(’: ‘).str.get(1)
    result[‘Obj’]=result[‘Obj’].str.split(’: ‘).str.get(1)
    result[‘No Obj’]=result[‘No Obj’].str.split(’: ‘).str.get(1)
    result[‘Avg Recall’]=result[‘Avg Recall’].str.split(’: ‘).str.get(1)
    result[‘count’]=result[‘count’].str.split(’: ').str.get(1)
    result.head()
    result.tail()

    print(result.head())

    print(result.tail())

    print(result.dtypes)

    print(result[‘Region Avg IOU’])

    result[‘Region Avg IOU’]=pd.to_numeric(result[‘Region Avg IOU’])
    result[‘Class’]=pd.to_numeric(result[‘Class’])
    result[‘Obj’]=pd.to_numeric(result[‘Obj’])
    result[‘No Obj’]=pd.to_numeric(result[‘No Obj’])
    result[‘Avg Recall’]=pd.to_numeric(result[‘Avg Recall’])
    result[‘count’]=pd.to_numeric(result[‘count’])
    result.dtypes

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    ax.plot(result[‘Region Avg IOU’].values,label=‘Region Avg IOU’)

    ax.plot(result[‘Class’].values,label=‘Class’)

    ax.plot(result[‘Obj’].values,label=‘Obj’)

    ax.plot(result[‘No Obj’].values,label=‘No Obj’)

    ax.plot(result[‘Avg Recall’].values,label=‘Avg Recall’)

    ax.plot(result[‘count’].values,label=‘count’)

    ax.legend(loc=‘best’)

    ax.set_title(‘The Region Avg IOU curves’)

    ax.set_title(‘The Region Avg IOU curves’)
    ax.set_xlabel(‘batches’)

    fig.savefig(‘Avg IOU’)

    fig.savefig(‘Region Avg IOU’)
    ————————————————
    #!/usr/bin/python
    #coding=utf-8

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    #根据自己的log_loss.txt中的行数修改lines, 修改训练时的迭代起始次数(start_ite)和结束次数(end_ite)。
    lines = 4500
    start_ite = 6000 #log_loss.txt里面的最小迭代次数
    end_ite = 15000 #log_loss.txt里面的最大迭代次数
    step = 10 #跳行数,决定画图的稠密程度
    igore = 0 #当开始的loss较大时,你需要忽略前igore次迭代,注意这里是迭代次数

    y_ticks = [0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4]#纵坐标的值,可以自己设置。
    data_path = ‘2048/log_loss2.txt’ #log_loss的路径。
    result_path = ‘./2048/avg_loss’ #保存结果的路径。

    ####-----------------只需要改上面的,下面的可以不改动
    names = [‘loss’, ‘avg’, ‘rate’, ‘seconds’, ‘images’]
    result = pd.read_csv(data_path, skiprows=[x for x in range(lines) if (x<lines*1.0/((end_ite - start_ite)*1.0)*igore or x%step!=9)], error_bad_lines=
    False, names=names)
    result.head()
    for name in names:
    result[name] = result[name].str.split(’ ').str.get(1)

    result.head()
    result.tail()

    for name in names:
    result[name] = pd.to_numeric(result[name])
    result.dtypes
    print(result[‘avg’].values)

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

    ###-----------设置横坐标的值。
    x_num = len(result[‘avg’].values)
    tmp = (end_ite-start_ite - igore)/(x_num1.0)
    x = []
    for i in range(x_num):
    x.append(i
    tmp + start_ite + igore)
    #print(x)
    print(‘total = %d\n’ %x_num)
    print(‘start = %d, end = %d\n’ %(x[0], x[-1]))
    ###----------

    ax.plot(x, result[‘avg’].values, label=‘avg_loss’)
    #ax.plot(result[‘loss’].values, label=‘loss’)
    plt.yticks(y_ticks)#如果不想自己设置纵坐标,可以注释掉。
    plt.grid()
    ax.legend(loc = ‘best’)
    ax.set_title(‘The loss curves’)
    ax.set_xlabel(‘batches’)
    fig.savefig(result_path)

    ———————————————oi
    imprt aplotlib.pyplot as plt
    #根据lo
    igore = 10
    data_path = './

    展开全文
  • python画loss曲线

    2018-03-31 22:32:51
    python画loss曲线
  • loss曲线震荡分析

    万次阅读 多人点赞 2018-02-26 16:02:35
    Loss曲线震荡: 分析原因: 1:训练的batch_size太小 1. 当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够。但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习。 2. batch的选择,首先...

    计算机视觉交流群:677855967,欢迎大家加入交流。

    Loss曲线震荡:

    分析原因:  1:训练的batch_size太小

     

    1.       当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够。但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习。

    2.  batch的选择,首先决定的是下降方向,如果数据集比较小,则完全可以采用全数据集的形式。这样做的好处有两点,

        1)全数据集的方向能够更好的代表样本总体,确定其极值所在。

       2)由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学习率很困难。

    3.  增大batchsize的好处有三点:

        1)内存的利用率提高了,大矩阵乘法的并行化效率提高。

        2)跑完一次epoch(全数据集)所需迭代次数减少,对于相同的数据量的处理速度进一步加快。

        3)一定范围内,batchsize越大,其确定的下降方向就越准,引起训练震荡越小

    4.  盲目增大的坏处:

     1)当数据集太大时,内存撑不住。

        2)batchsize增大到一定的程度,其确定的下降方向已经基本不再变化。

     

     总结:

            1)batch数太小,而类别又比较多的时候,可能会导致loss函数震荡而不收敛,尤其是在你的网络比较复杂的时候。

            2)随着batchsize增大,处理相同的数据量的速度越快。

            3)随着batchsize增大,达到相同精度所需要的epoch数量越来越多。

            4)由于上述两种因素的矛盾, Batch_Size 增大到某个时候,达到时间上的最优。

            5)过大的batchsize的结果是网络很容易收敛到一些不好的局部最优点。同样太小的batch也存在一些问题,比如训练速度很慢,训练不容易收敛等。

            6)具体的batch size的选取和训练集的样本数目相关

     

    分析原因:  2:数据输入不对

     

    1:数据输入不对包括数据的格式不是网络模型指定的格式,导致训练的时候网络学习的数据不是想要的; 此时会出现loss曲线震荡;

    解决办法:检查数据输入格式,数据输入的路径;

     

     

     

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  • 绘制Loss曲线 b站课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=2 import绘制曲线的库和numpy库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 画图库 设置数据 x_data = [1.0, 2.0, 3.0] y_...
  • 通过loss曲线诊断神经网络模型

    千次阅读 多人点赞 2020-02-14 17:43:55
    本文首先会介绍loss曲线表现形式,过拟合,欠拟合等等。然后展示如何使用matplotlib绘制loss曲线。 一、Loss曲线 通常数据集会被划分成三部分,训练集(training dataset)、验证集(validation dataset)、测试集...

    本文首先会介绍loss曲线表现形式,过拟合,欠拟合等等。然后展示如何使用matplotlib绘制loss曲线。

    一、Loss曲线

    通常数据集会被划分成三部分,训练集(training dataset)、验证集(validation dataset)、测试集(test dataset)。我们在训练模型时也经常会根据训练集的loss和验证集loss来诊断模型,从而期望能够优化参数训练处一个更好的模型,这个更好指的是能在测试集上表现更好的模型,也就是泛化能力(generalization)强的模型。那怎么根据loss曲线去诊断模型呢?

    首先根据模型的表现我们把它分成三类:

    1. Underfit(欠拟合)
    2. Overfit(过拟合)
    3. Good fit (完美拟合)

    那我们目标肯定是得到一个good-fit模型,但是在训练过程中会出现Underfit和Overfit。那么我们需要做的就是首先根据loss曲线判断模型现在处于那种拟合情况,然后再对症下药,寻找应对之策。那我们先看看每种拟合的loss曲线是怎样的。

    1.1 Underfit

    Underfit指的是模型不能很好的学习训练集。

    如下图所示,这就是一个Underfit的例子,仅根据training loss就可以判断。这个training loss下降的非常平缓以致于好像都没有下降,这说明模型根本没有从训练集学到什么东西嘛。

    Example of Training Learning Curve Showing An Underfit Model That Does Not Have Sufficient Capacity

    下图也是Underfit情况,这种情况的特点是在训练结束时候training loss还在继续下降,这说明还有学习空间,模型还没来得及学就结束了。

    “可以开始训练了吗?”
    “对不起,已经结束了”
    “......”

    Example of Training Learning Curve Showing an Underfit Model That Does Not Have Sufficient Capacity

    1.2 Overfit

    Overfit指的是模型把训练集学的有点过了,以致于把一些噪音(noise)和随机波动(random fluctuations)也学进来了。就好像抄别人卷子时候把别人的错别字也照抄一样。这也是我们在训练中最经常出现的问题,overfit有时候是因为训练太久造成的。那Overfit的loss曲线长什么样呢?

    如下图所示,overffit时候training loss一直在不断地下降,而validation loss在某个点开始不再下降反而开始上升了,这就说明overfit,我们应该在这个拐点处停止训练。

    Example of Train and Validation Learning Curves Showing an Overfit Model

    1.3 Good fit

    Good git是我们的目标,它在loss曲线上的特点是training loss和validation loss都已经收敛并且之间相差很小很小。如下图所示,模型在20轮过后,两个loss曲线都开始收敛,而且两者之间并没有肉眼的差距。 通常traing loss会更小,这样他们之间就会有个gap,这个gap叫做generalization gap。

    Example of Train and Validation Learning Curves Showing a Good Fit

     

    二、绘制Loss曲线

    完整代码

    这里展示如何使用matplotlib这个模块为一个CNN模型绘制loss曲线,首先引入模块,并使用egg作为后端

    import matplotlib
    matplotlib.use('agg')
    import matplotlib.pyplot as plt

    然后我们得有个模型,然后获取history这个对象,这个history存储了模型在训练中各种输出,其中就有loss 

    # fit the model
    history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size,
              epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test))
    scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
    print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))

     最后取出history中的loss,绘制成loss曲线

    loss = history.history['loss']
    val_loss = history.history['val_loss']
    plt.plot(loss, label='loss')
    plt.plot(val_loss, label='val_loss')
    plt.title('model loss')
    plt.ylabel('loss')
    plt.xlabel('epoch')
    plt.legend(['train', 'valid'], loc='upper left')
    plt.savefig('./loss.png')

    三、不同Loss表现

    完整代码

    3.1 Underfit

    我们使用随机梯度下降(SGD)优化器,学习率为0.01,训练10轮,代码如下

    #underfit
    epochs = 10
    sgd = optimizers.sgd(lr=0.01)
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

    然后我们就得到了一个Underfitting模型,如下图所示,在训练结束的时候training loss还在下降,这说明模型还未学习充分。

    3.2 Overfit

    然后我们使用sgd作为优化器时候,训练30轮

    #overfit
    epochs = 30
    sgd = optimizers.sgd(lr=0.01)
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

    结果出现了过拟合的情况,loss曲线如下图

    Reference

    https://machinelearningmastery.com/learning-curves-for-diagnosing-machine-learning-model-performance/

    展开全文
  • 主要介绍了keras绘制acc和loss曲线图实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • loss曲线与accuracy曲线
    #加载必要的库
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 将由matplotlib得到的图显示在页面内而不是弹出一个窗口
    %matplotlib inline
    import sys,os,caffe
    
    #设置当前目录
    caffe_root = '/home/keysen/caffe/' 
    sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')
    os.chdir(caffe_root)

    设置求解器,和caffe一样,需要一个solver配置文件

    # set the solver prototxt
    caffe.set_device(0)
    caffe.set_mode_gpu()
    solver = caffe.SGDSolver('examples/mnist/lenet_solver.prototxt')

    如果不需要绘制曲线,只需要训练出一个caffemodel, 直接调用solver.solve()就可以了。如果要绘制曲线,就需要把迭代过程中的值保存下来,因此不能直接调用solver.solve(), 需要迭代。在迭代过程中,每迭代200次测试一次

    # 记录时间, 其作用于一个代码块
    %%time
    
    niter = 10000 # 迭代次数
    test_interval = 200 # 每200次测试一次
    train_loss = np.zeros(niter) # 记录训练过程中的损失
    test_acc = np.zeros(int(np.ceil(niter / test_interval))) # 记录训练过程中的测试精度
    
    # the main solver loop
    for it in range(niter):
        solver.step(1) # 选择SGD
    
        # store the tain loss
        train_loss[it] = solver.net.blobs['loss'].data # 记录当前迭代下的训练损失
        solver.test_nets[0].forward(start = 'conv1') # 
    
        if it % test_interval == 0: # 达到测试间隔
            acc = solver.test_nets[0].blobs['accuracy'].data 
            print "Iteration", it, "testing...", 'accuracy:', acc
            test_acc[it // test_interval] = acc # 记录当前测试下的精度

    output:

    Iteration 0 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 200 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 400 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 600 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 800 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 1000 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 1200 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 1400 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 1600 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 1800 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 2000 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 2200 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 2400 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 2600 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 2800 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 3000 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 3200 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 3400 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 3600 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 3800 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 4000 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 4200 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 4400 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 4600 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 4800 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 5000 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 5200 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 5400 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 5600 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 5800 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 6000 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 6200 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 6400 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 6600 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 6800 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 7000 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 7200 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 7400 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 7600 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 7800 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 8000 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 8200 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 8400 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 8600 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 8800 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 9000 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 9200 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 9400 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 9600 testing… accuracy: 1.0
    Iteration 9800 testing… accuracy: 1.0
    CPU times: user 21.3 s, sys: 2.22 s, total: 23.5 s
    Wall time: 19.1 s

    绘制train过程中的loss曲线,和测试过程中的accuracy曲线

    print test_acc
    _, ax1 = plt.subplots()
    ax2 = ax1.twinx() # 共用x轴, 创建第二y轴
    ax1.plot(np.arange(niter), train_loss)
    ax2.plot(test_interval * np.arange(len(test_acc)), test_acc, 'r')
    ax1.set_xlabel('iteraion')
    ax1.set_ylabel('train loss')
    ax2.set_ylabel('test accuracy')

    [ 0.08 0.88999999 0.94999999 0.94999999 0.94 0.99000001
    0.99000001 0.99000001 1. 0.99000001 1. 0.99000001
    0.99000001 1. 1. 0.98000002 0.99000001 1.
    0.99000001 1. 1. 1. 1. 0.99000001
    1. 1. 0.99000001 1. 1. 1. 1.
    1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
    1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
    1. 1. 1. 1. 1. ]

    output:

    <matplotlib.text.Text at 0x7f47d4202f10>

    这里写图片描述

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  • 今天小编就为大家分享一篇pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线,LeNet5识别图像准确率,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 主要介绍了如何通过python画loss曲线的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • caffe画loss曲线

    千次阅读 2016-12-26 23:58:39
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  • Loss曲线震荡分析

    2020-06-19 09:55:42
    Loss曲线震荡: 分析原因: 1:训练的batch_size太小 当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够。但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习。 batch的选择,首先决定的...
  • 绘制faster rcnn end-to-end训练方式的loss曲线,总的loss图,和4部分bbox loss/cls loss/rpn cls loss/rpn box loss
  • Loss曲线振荡分析

    千次阅读 2018-09-18 10:43:16
    Loss曲线振荡: 分析原因: 1:训练的batch_size太小   1. 当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够。但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习。 2. batch的选择,...
  • Windows下FCN保存训练日志并画loss曲线图-附件资源
  • 查到网上的loss曲线都是直接从log的txt里读取,我的代码不生成txt,所以得自己改。我的思路是每cfg.TRAIN.SNAPSHOT_ITERS步生成一个csv文件,最后读取这个文件再画图。 具体操作如下: 1. 修改train.py 在/lib/...
  • 今天小编就为大家分享一篇利用Tensorboard绘制网络识别准确率和loss曲线实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • PyTorch绘制训练过程的accuracy和loss曲线

    万次阅读 多人点赞 2018-08-19 20:57:20
    PyTorch、Caffe绘制训练过程的accuracy和loss曲线 衡量模型的好坏其实最重要的看的就是准确率与损失率,所以将其进行可视化是一个非常重要的一步。这样就可以直观明了的看出模型训练过程中准确率以及损失率的变化。...
  • 【detectron】绘制loss曲线和pr曲线

    千次阅读 2018-11-27 16:16:43
    绘制loss曲线 参见博客:detectron训练日志可视化 绘制p-r曲线 在detectron测试完毕后,会在相应的结果输出文件夹中输出每一类的不同precision对应的recall值,保存在xx_pr.pkl中,例如ship_pr.pkl,绘制p-r的...
  • 一、acc曲线与loss曲线 二、完整代码 摘要 loss /loss可视化,可视化出准确率上升、损失函数下降的过程 一、acc曲线与loss曲线 history = model.fit(训练集数据, 训练集标签, batch_size=, epochs=, ....
  • Caffe—根据log日志绘制loss曲线和accuracy;具体操作可以参考博客:https://blog.csdn.net/tanghong1996/article/details/81636398
  • 画caffe训练loss曲线

    2017-07-28 10:08:00
    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}' >...2. Python画出loss曲线 fName2=./loss.txt python show_loss...
  • 该文件为修改caffe的tools目录下extra文件中的绘图文件,通过该文件配合相应命令可以成功绘制loss曲线图和accuracy曲线图,如果不会相关命令操作可参看我的博客: ...
  • keras版yolov3绘制acc和loss曲线

    千次阅读 2020-05-10 10:33:29
    keras版yolov3绘制acc和loss曲线基本概念程序 基本概念 loss表示损失函数值,随着训练过程的进行,loss会越来越小。acc表示模型预测准确率。写论文时,loss曲线和acc曲线在一定程度上可以较为直观地反映出训练的过程...
  • 欢迎下载,画出训练模型时的Train和Validate的Loss曲线
  • 【AI助力科研】loss曲线傻瓜式绘制前言一、已具备的loss曲线图二、AI助力1.为图像建立矩形遮板2.绘制趋势曲线 前言 俗话说,一图胜千言,在一篇文章里,图是最吸引人的,画得好便会如虎添翼,让读者对文章主要方法的...
  • 使用TensorBoard绘制loss曲线

    千次阅读 2019-12-24 16:45:31
    使用TensorBoard绘制loss曲线图详细过程 前言:首先确保机子上安装了TensorBoard包(命令行模式下可使用pip list查看) 1、然后在cmd窗口中或者Anaconda Prompt窗口中使用cd 进入TensorBoard包所在的文件夹下。 ---...
  • Pytorch练习--绘制Loss曲线

    千次阅读 2020-04-09 21:08:10
    绘制Loss曲线 b站课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=2 import绘制曲线的库和numpy库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 画图库 设置数据 x_data = [1.0, 2.0, ...
  • windows的caffe画loss曲线图 windows的caffe画loss曲线图 1、.bat脚本文件在caffemodel后面添加 >train.log 2>&1 具体见https://blog.csdn.net/yangdashi888/article/details/72961345 2、在caffe—master...

空空如也

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