caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

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/extra/plot_training_log.py.example ，使用方法如下：

1.记录训练日志

在训练过程中的命令中加入一行参数 ，实现Log日志的记录

 TOOLS=./build/tools
 GLOG_logtostderr=0 GLOG_log_dir=deepid/deepid2/Log/ \
 $TOOLS/caffe train \
   --solver=deepid/deepid2/deepid_solver.prototxt

其中目录改成自己系统的目录，这样训练结束之后，会在Log文件夹中生成每次训练的Log日志

2.解析训练日志

将最上面说的3个脚本文件拷贝到Log 文件夹下，执行：

 ./parse_log.sh caffe.wujiyang-ubuntu.wujiyang.log

后面的参数为log文件名，这样就会在当前文件夹下生成一个.train文件和一个.test文件

3.生成图片

执行

 ./plot_training_log.py.example 0  save.png caffe.wujiyang-ubuntu.wujiyang.log

就可以生成训练过程中的Test accuracy  vs. Iters 曲线,其中0代表曲线类型， save.png 代表保存的图片名称

caffe中支持很多种曲线绘制，通过指定不同的类型参数即可，具体参数如下

 Notes:
     1. Supporting multiple logs.
     2. Log file name must end with the lower-cased ".log".
 Supported chart types:
     0: Test accuracy  vs. Iters
     1: Test accuracy  vs. Seconds
     2: Test loss  vs. Iters
     3: Test loss  vs. Seconds
     4: Train learning rate  vs. Iters
     5: Train learning rate  vs. Seconds
     6: Train loss  vs. Iters
     7: Train loss  vs. Seconds

最后，看一下效果

学习曲线如下所示：

曲线解读：

通过学习曲线，可以评估当前的训练状态： 
train loss 不断下降，test loss 不断下降，说明网络仍然在学习。 
train loss 不断下降，test loss 趋于不变，说明网络过拟合。 
train loss 趋于不变，test loss区域不变，说明学习曲线遇到瓶颈，需减小学习速率或批量数据尺寸。 
train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题。 
train loss 不断上升，test loss 不断上升（最终变为NaN）可能是网络结构设计不当，训练超参数设计不当，程序bug等某个问题引起的，需要进一步等位。

ps:这里用到了awk用于文本处理，非常方便。