python 학습 노트 (3) 훈련 과정의 loss 와 accuracy 곡선 그리 기

0. 참고 문헌
[1] http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847
[2] http://blog.csdn.net/YhL_Leo/article/details/51774966
1. 훈련 일지 기록
훈련 과정 에서 명령 에 인 자 를 한 줄 추가 하여 로그 로그 기록 을 실현 합 니 다.
이 디 렉 터 리 는 자신의 프로젝트 디 렉 터 리 로 바 뀌 었 습 니 다. 이렇게 훈련 이 끝나 면 Log 폴 더 에 매번 훈련 하 는 Log 로 그 를 생 성 합 니 다.

#!/bin/bash
GLOG_logtostderr=0 GLOG_log_dir=fine-grained/Log/ caffe.bin train --solver fine-grained/solver.prototxt --weights fine-grained/bvlc_googlenet.caffemodel 

2. 그림 그리 기
생 성 된 로 그 를 log. txt 로 이름 바 꾸 고 Jupyter notebook 으로 그림 을 그립 니 다. 코드 는 다음 과 같 습 니 다.

import os
import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import re
import pylab
from pylab import figure, show, legend
from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot

# read the log file
fp = open('log.txt', 'r')

train_iterations = []
train_loss = []
test_iterations = []
test_accuracy = []

for ln in fp:
  # get train_iterations and train_loss
  if '] Iteration ' in ln and 'lr = ' in ln:
    arr = re.findall(r'ion \b\d+\b,',ln)
    train_iterations.append(int(arr[0].strip(',')[4:])) 
  if 'iters),' in ln and 'loss = ' in ln:
    train_loss.append(float(ln.strip().split(' = ')[-1]))
  # get test_iteraitions
  if '] Iteration' in ln and 'Testing net (#0)' in ln:
    arr = re.findall(r'ion \b\d+\b,',ln)
    test_iterations.append(int(arr[0].strip(',')[4:]))
  # get test_accuracy
  if '#8:' in ln and 'loss3/top-5' in ln:
    test_accuracy.append(float(ln.strip().split(' = ')[-1]))
fp.close()

host = host_subplot(111)
plt.subplots_adjust(right=0.8) # ajust the right boundary of the plot window
par1 = host.twinx()
# set labels
host.set_xlabel("iterations")
host.set_ylabel("log loss")
par1.set_ylabel("validation accuracy")

# plot curves
p1, = host.plot(train_iterations, train_loss, label="training log loss")
p2, = par1.plot(test_iterations, test_accuracy, label="validation accuracy")

# set location of the legend, 
# 1->rightup corner, 2->leftup corner, 3->leftdown corner
# 4->rightdown corner, 5->rightmid ...
host.legend(loc=5)

# set label color
host.axis["left"].label.set_color(p1.get_color())
par1.axis["right"].label.set_color(p2.get_color())
# set the range of x axis of host and y axis of par1
host.set_xlim([-200, 5200])
par1.set_ylim([-0.1, 1.1])

plt.draw()
plt.show()

결과: