1.使用tensorboard可视化ACC,loss等曲线 keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph', histogram_freq= 0 , write_graph=True, write_images=True) tbCallBack = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph', histogram_freq= 0, write_graph=True, write_images=True)

参考博客: http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/53541573 进入tools/extra/文件夹中,修改plot_training_log.py文件...等等,我按照作者说的,试着修改了一通,然后失败了.还好该博客的作者把修改的文件上传在csdn上,直接下载便可以用. 下载该文件, 我把下载的extra文件夹解压到了log文件夹里面,首先要把生成的log日志后缀改为.log形式. 命令格式: python plot_tr

from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array a = load_img('1.jpg') b = img_to_array(a) print (type(a),type(b)) 输出: a type:<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>,b type:<class 'numpy.ndarray'> optimizer: Adam  : 算法思想 [1]: A

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-

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

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

转自:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 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/ext

我用的是faster-rcnn,在绘制训练过程的loss和accuracy曲线时候,抛出如下错误,在网上查找无数大牛博客后无果,自己稍微看了下代码,发现,extract_seconds.py文件的 get_start_time()函数在获取时间时候获取失败,因为if line.find('Solving') != -1:这个语句判断错误导致,具体解决办法: 将该函数改造成: def get_start_time(line_iterable, year):    """Find

简单而粗暴的方法画任意阶数Bezier曲线 虽然说是任意阶数,但是嘞,算法原理是可以到任意阶数,计算机大概到100多阶就会溢出了 Bezier曲线介绍] [本文代码] 背景 在windows的OpenGL环境中,使用鼠标在屏幕上选点,并以点为基础画出Bezier曲线 初始化 鼠标操作 3阶以内Bezier曲线 n阶Bezier曲线 初始化 创建窗口,初始化大小.显示模式.添加显示和鼠标等回调函数,设置背景颜色等. 完成之后,定义两个全局的int类型的vector 用于存储鼠标在窗口中选择的点.同

在执行训练的过程中,若指定了生成log信息,log信息包含初始化,网络结构初始化和训练过程随着迭代数的loss信息. 注意生成的log文件可能没有.log后缀,那么自己加上.log后缀.如我的log信息为pycaffe20180110-151247-31929.log 生成loss曲线图用到caffe中自带的小工具 caffe/tools/extra/parse_log.sh caffe/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe/tools/extra/plot

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

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

Technorati 标记: matlab,plot 相信大部分用过matlab的人都画过sin曲线,直接plot就可以了,不过呢,plot出来的曲线自然不那么好看,本着绳命在于折腾的原则,小弟学习了下sin曲线的高级画法,mark一下,还是先上图看看是如何华丽丽的完整转变的吧. 实现代码如下: x = -pi:0.1:pi;y = sin(x); axescenter fid1 = plot(x,y); ) ,-,],'LineWidth',0.1) xlabel('-\pi \leq \Th

1. 首先是提取 训练日志文件; 2. 然后是matlab代码: clear all; close all; clc; log_file = '/home/wangxiao/Downloads/43_attribute_baseline.log'; fid = fopen(log_file, 'r'); fid_accuracy = fopen('/home/wangxiao/Downloads/output_accuracy.txt', 'w'); fid_loss = fopen('/hom

现象:训练loss一开始下降一部分,跌代到若干次(具体多少和你的learning rate大小有关,大就迭代小就发生,小就需要多几次迭代) 日志如下(下面的日志来源于网络,我自己的日志已经clear掉了,不过不影响): INFO:tensorflow:global step 272: loss = 0.2479 (0.158 sec/step) INFO:tensorflow:global step 273: loss = 0.3874 (0.159 sec/step) INFO:tensorf

李萨如曲线 有没有对示波器上变化曲线产生过兴趣,它叫做李萨如曲线: 数学上,利萨茹(Lissajous)曲线(又称利萨茹图形.李萨如图形或鲍迪奇(Bowditch)曲线)是两个沿着互相垂直方向的正弦振动的合成的轨迹 (参见http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%88%A9%E8%90%A8%E8%8C%B9%E6%9B%B2%E7%BA%BF) 代码 1: //int n=4; 2: int p=17; 3: int q=15; 4: 5: int a = displa

  本文将会介绍如何利用ALBERT来实现命名实体识别.如果有对命名实体识别不清楚的读者,请参考笔者的文章NLP入门(四)命名实体识别(NER) .   本文的项目结构如下:   其中,albert_zh为ALBERT提取文本特征模块,这方面的代码已经由别人开源,我们只需要拿来使用即可.data目录下为我们本次讲解所需要的数据,图中只有example开头的数据集,这是人民日报的标注语料,实体为人名(PER).地名(LOC)和组织机构名(ORG).数据集一行一个字符以及标注符号,标注系统采用BIO

  本文将会讲述如何实现多标签文本分类. 什么是多标签分类?   在分类问题中,我们已经接触过二分类和多分类问题了.所谓二(多)分类问题,指的是y值一共有两(多)个类别,每个样本的y值只能属于其中的一个类别.对于多标签问题而言,每个样本的y值可能不仅仅属于一个类别.   举个简单的例子,我们平时在给新闻贴标签的时候,就有可能把一篇文章分为经济和文化两个类别.因此,多标签问题在我们的日常生活中也是很常见的.   对于多标签问题,业界还没有很成熟的解决方法,主要是因为标签之间可能会存在复杂的依赖关系

keras介绍与基本的模型保存 思维导图 1.keras网络结构 2.keras网络配置 3.keras预处理功能 模型的节点信息提取 config = model.get_config() 把model中的信息,solver.prototext和train.prototext信息提取出来 model = Model.from_config(config) 用信息建立新的模型对象 model = Sequential.from_config(config) 用信息建立新的Sequential模型

一.train loss 收敛慢,把learning_rate调高 二.train loss不下降: 1.观察数据中是否有异常样本或异常label导致数据读取异常2.调小初始化权重,以便使softmax输入的feature尽可能变小3.降低学习率,这样就能减小权重参数的波动范围,从而减小权重变大的可能性.这条也是网上出现较多的方法. 4.调大batch_size5.如果有BN(batch normalization)层,finetune时最好不要冻结BN的参数,否则数据分布不一致时很容易使输出值