Caffe中训练日志的可视化

采用 shell 脚本进行 caffe 训练时，可以重映射输出训练过程到train.log文件，如

$CAFFE_ROOT/build/tools/caffe train --solver=solver.prototxt --gpu0 2>&1 | tee train.log

使用Caffe对输出 log 文件的解析工具 - parse_log.py：

python CAFFE_ROOT/tools/extra/parse_log.py train.log ./output_dir

输出两个解析文件：

train.log.train

train.log.test

根据解析的结果，即可绘制 train loss，test loss 和 accuracy 的变化曲线，如：

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

train_log = pd.read_csv("./output_dir/train.log.train")

test_log = pd.read_csv("./output_dir/train.log.test")

_, ax1 = plt.subplots()

ax1.set_title("train loss and test loss")

ax1.plot(train_log["NumIters"], train_log["loss"], alpha=0.5)

ax1.plot(test_log["NumIters"], test_log["loss"], 'g')

ax1.set_xlabel('iteration')

ax1.set_ylabel('train loss')

plt.legend(loc='upper left')

ax2 = ax1.twinx()

ax2.plot(test_log["NumIters"], test_log["acc/top-1"], 'r')

ax2.plot(test_log["NumIters"], test_log["acc/top-5"], 'm')

ax2.set_ylabel('test accuracy')

plt.legend(loc='upper right')

plt.show()

print 'Done.'