caffe中可视化Loss和accuracy

在caffe下可视化网络训练中的loss和accuracy，主要是将训练时的输出重定向到某文件中，再解析文件，最后画图。

1. 重定向输出

可以在训练时加上如下命令：

./shawn/train_net.sh > logfile/test.log 2>&1 &

或者将此命令添加到train_net.sh脚本中，目的是相同的

/home/shawn/caffe-master/build/tools/caffe train \

    --solver=/home/shawn/caffe-master/shawn/net/solver.prototxt 2>&1 | tee test.log

2. 解析文件

CAFFE中带有此解析脚本，caffe_root/tools/extra文件夹中有parse_log.sh， parse_log.py，plot_log.gnuplot.example，plot_training_log.py.example等文件，可以按照plot_log.gnuplot.example，plot_training_log.py.example这两个说明文档操作，执行命令：

bash parse_log.sh test.log

此命令，解析得到test.log.test和test.log.train两个文件，其内容如下：

或者，用Python脚本 ‘parse_log.py’（可能需要添加匹配loss的正则化项）

3. 画图

使用gnuplot画图，执行如下命令：

gnuplot

gnuplot> set datafile separator '\t'

gnuplot> plot 'test.log.test' using 3 with line title 'Iteration vs Accuracy'

gnuplot> plot 'test.log.train' using 3 with line title 'Iteration vs Loss'

如果想在一张图中画多个曲线，可以如下：

gnuplot> plot 'test.log.test' using 3 with line title 'Loss', \

                      'test.log.train' using 3 with line title 'Iteration'

详细的画图方式，参见gnuplot的用法。下图为结果：