唐宇迪深度學習框架Caffe系列 10

繪製loss曲線

安裝matplotlib庫(這個庫需要安裝python-tk)

sudo apt-get install python-tksudo pip install matplotlib

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
import sys,os
sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')
import caffe
#caffe.set_device(0)
caffe.set_mode_cpu()
niter =1000
test_interval = 200
train_loss = np.zeros(niter)
test_acc = np.zeros(int(np.ceil(niter / test_interval)))
# the main solver loop
for it in range(niter):
solver.step(1) # sgd by caffe
# store the train loss
train_loss[it] = solver.net.blobs['loss'].data
solver.test_nets[0].forward(start='conv1')
if it % test_interval == 0:
acc=solver.test_nets[0].blobs['accuracy'].data
print 'iteration', it, 'testing...','accuracy:',acc
test_acc[it // test_interval] = acc
print test_acc
_, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(np.arange(niter), train_loss)
ax2.plot(test_interval * np.arange(len(test_acc)), test_acc, 'r')
ax1.set_xlabel('iteration')
ax1.set_ylabel('train loss')
ax2.set_ylabel('test accuracy')
plt.show()

caffe.set_mode_gpu()

caffe.set_device(0)

這種操作相當於一邊訓練網路，一遍記錄loss值，在網路的最後，繪製loss曲線

藍色的線表示 train loss紅色的線表示 test accuracy

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