自己绘制虚拟的loss曲线

2024-10-12

自己写的画loss曲线代码

import matplotlib.pyplot as plt iteration = [] loss = [] with open('/home/sensetime/log.txt','r') as file: for line in file: line = line.strip() if(line.find('Iteration') != -1): if(line.find('loss') != -1): line = line.split() line[5] = line[5].spli

绘制loss曲线

第一步保存日志文件,用重定向即可: $TOOLS/caffe train --solver=$SOLVERFILE >& |tee out.log 第二步直接绘制: python plot_training_log.py testloss.png out.log 这个plot_training_log.py在这个目录下caffe-fast-rcnn/tools/extra 2是选择画哪种类型的图片,具体数字是代表哪个类型可以查看帮助信息看到: 0: Test accuracy vs. Ite

canvas绘制二次贝塞尔曲线----演示二次贝塞尔四个参数的作用

canvas中绘制二次贝塞尔曲线的方法为ctx.quadraticCurveTo(x1,y1,x2,y2); 四个参数分别为两个控制点的坐标.开始点即当前canvas中目前的点,如果想从指定的点开始,需要使用ctx.moveTo(x,y)方法演示效果如下图上代码: html <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>无标题文档</title

画caffe训练loss曲线

Linux下操作 1. 将loss值存储到lossInf.txt中 fName1='loss.txt' cat loss.log | grep "solver.cpp:218] Iteration" | awk '{print $9}' > $fName1 2. Python画出loss曲线 fName2=./loss.txt python show_loss_curve.py $fName2 || exit 1

学习率设置&&训练模型之loss曲线滑动平均

tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率常数.刚开始学习率大一些,之后越来越小,区间的设置需要根据样本量调整,一般样本量越大区间间隔应该越小.tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数,实现了学习率的分段常数衰减功能. 指数衰减指数衰减是比较常用的衰减方法,

【九天教您南方cass 9.1】 07 绘制与标注圆曲线和细部点的方法

同学们大家好,欢迎收看由老王测量上班记出品的cass9.1视频课程我是本节课主讲老师九天. 我们讲课的教程附件也是共享的,请注意索取测量空间中. [点击索取cass教程]5元立得 (给客服说暗号:“老王测量上班记”) 即可5元获得教程全系列,不带软件安装这节课我们学习第7节绘制与标注圆曲线和细部点的方法. 课程教案使用cass9.1绘制与标注圆曲线和细部点的方法,先画中线. 圆曲线第一种使用圆命令和修剪命令第二种使用倒圆角命令这里我们讲一讲CAD里面直接标注,和效仿实际使用仪器测设来

用fast rcnn绘制loss曲线遇到的问题

运行fast rcnn的train,会进入ipython,要先exit退出才能继续运行程序绘制图像时,用了命令: ./tools/train_net.py --gpu 0 --solver models/VGG_CNN_M_1024/solver.prototxt --weights data/fast_rcnn_models/vgg_cnn_m_1024_fast_rcnn_iter_40000.caffemodel --imdb Kakoutrain 2>&1 |tee out.log

如何绘制caffe网络训练曲线

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51774966 当我们设计好网络结构后,在神经网络训练的过程中,迭代输出的log信息中,一般包括,迭代次数,训练损失代价,测试损失代价,测试精度等.本文提供一段示例,简单讲述如何绘制训练曲线(training curve). 首先看一段训练的log输出,网络结构参数的那段忽略,直接跳到训练迭代阶段: I0627 21:30:06.0043

WPF绘制光滑连续贝塞尔曲线

1.需求 WPF本身没有直接把点集合绘制成曲线的函数.可以通过贝塞尔曲线函数来绘制. 贝塞尔曲线类是:BezierSegment,三次贝塞尔曲线,通过两个控制点来控制开始和结束方向. QuadraticBezierSegment,二次贝塞尔,通过一个控制点来控制弯曲方向. 本文使用的是三次. 图片来源维基百科 2.思路参考文档是:https://www.cnblogs.com/pangliang/archive/2011/03/24/1993308.html 大值思路是根据当前点,前一个点,后

canvas二：绘制圆和其他曲线

1.绘制圆绘制圆是canvas里面不可缺少的功课,而且绘制圆在canvas中的用处很多,好嘞,开扯绘制圆需要用到arc这个方法: arc(X坐标,Y坐标,半径,起始弧度,结束弧度,旋转方向): 弧度与角度的关系:弧度 = 角度*Math.PI/180: 旋转方向:true(逆时针),false(顺时针),默认为顺时针: 实例:我想画一个半圆,先里一下思路,首先我们需要一个区域,也就是绘制路径,即beginPath, 然后我们再需要定义一个开始的绘制点,即moveTo,之后在进行绘圆操作,那么

【Canvas】绘制几何级数Geometric series曲线 y=1+1/2+1/4+1/8+1/16+1/32+1/64+....

相关资料:https://baike.baidu.com/item/%E5%87%A0%E4%BD%95%E7%BA%A7%E6%95%B0/112584?fr=aladdin 图线: 代码: <!DOCTYPE html> <html lang="utf-8"> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"/> <h

caffe深度学习进行迭代的时候loss曲线开始震荡原因

1:训练的batch_size太小 1. 当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够.但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习. 2. batch的选择,首先决定的是下降方向,如果数据集比较小,则完全可以采用全数据集的形式.这样做的好处有两点, 1)全数据集的方向能够更好的代表样本总体,确定其极值所在. 2)由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学习率很困难. 3. 增大batchsize的好处有三点: 1)内

【代码】python 绘图（以faster rcnn 的 loss 曲线为例）

# -*- coding=utf-8 -*-''' import matplotlib.pyplot as plt import re logs=open('loss').read() #print logs pattern = re.compile('\ .*?Iteration (\d+)\, loss = (.*?)\n',re.S) result= re.findall(pattern,logs) print len(result) #end to end img={} c=0 iter

canvas 绘制三次贝塞尔曲线

代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>canvas</title> <script> function init() { var canvas=document.getElementById('canvas'); var ctx=canvas.getContext('2d')

canvas 绘制二次贝塞尔曲线

代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>canvas</title> <script> function init() { var canvas=document.getElementById('canvas'); var ctx=canvas.getContext('2d')

Caffe---自带工具绘制loss和accuracy曲线

Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线为什么要绘制loss和accuracy曲线?在训练过程中画出accuracy 和loss曲线能够更直观的观察网络训练的状态,以便更好的优化网络的训练.本文主要介绍在基于caffe框架训练网络时,利用caffe自带的工具包来绘制曲线.caffe中自带小工具: caffe-master/tools/extra/parse_log.sh, caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-

语义分割丨PSPNet源码解析「训练阶段」

引言之前一段时间在参与语义分割的项目,最近有时间了,正好把这段时间的所学总结一下. 在代码上,语义分割的框架会比目标检测简单很多,但其中也涉及了很多细节.在这篇文章中,我以PSPNet为例,解读一下语义分割框架的代码.搞清楚一个框架后,再看别人的框架都是大同小异. 工程来自https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox 框架中一个非常重要的部分是evaluate.py,即测试阶段.但由于篇幅较长,我将另开一篇来阐述测试过程

Caffe学习系列(19): 绘制loss和accuracy曲线

如同前几篇的可视化,这里采用的也是jupyter notebook来进行曲线绘制. // In [1]: #加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sys,os,caffe #设置当前目录 caffe_root = '/home/bnu/caffe/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') os.chdir(caffe_ro

Caffe---Pycaffe 绘制loss和accuracy曲线

Caffe---Pycaffe 绘制loss和accuracy曲线 <Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线>:可以看出使用caffe自带的工具包绘制loss曲线和accuracy曲线十分的方便简单,而这种方法看起来貌似只能分开绘制曲线,无法将两种曲线绘制在一张图上.但,我们有时为了更加直观的观察训练loss和测试loss,往往需要将这两种曲线绘制在一张图上.那如何解决呢?python接口,Pycaffe可以实现将这两种曲线绘制在一张图上. 目前,我知道的知识面中,Pyc

【Caffe】利用log文件绘制loss和accuracy（转载）

(原文地址:http://blog.csdn.net/liuweizj12/article/details/64920428) 在训练过程中画出accuracy 和loss曲线能够更直观的观察网络训练的状态,以便更好的优化网络的训练.本文主要介绍在基于caffe框架训练网络时,如何利用caffe自带的一些实用的工具包来绘制曲线一. 设置训练配置文件参数,保存训练时的参数至log文件 [python] view plain copy TOOLS=./build/tools LOG=example

自己绘制虚拟的loss曲线

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