如何绘制caffe训练过程中的loss和accurary的曲线

Posted 2023-04-27

参考技术A 绘制caffe训练过程中的loss和accurary的曲线方法如下：
1. 你可以从系统 /tmp 文件夹获取，名字是什么 caffe.ubuntu.username.log.INFO.....之类。

2. 在train的时候最后加 tee $folder_prefix/caffe.log，就可以重定向到文件夹了。
然后写个parser就能把图画出来了。
也不是parser。。。因为output规律很强，就是最最naive的字符串处理一下。
贴一下matlab给题主好了

% Well, this is a function that write the
% iteration vs accurancy
% iteration vs loss
% To a file
clc;
clear;
% log file of caffe model
logName = 'caffe.log.INFO.20150704-163137.27688';
fid = fopen(logName, 'r');
fid_accuracy = fopen('output_accuracy.txt', 'w');
fid_loss = fopen('output_loss.txt', 'w');
tline = fgetl(fid);
while ischar(tline)
% First find the accuracy line
k = strfind(tline, 'Test net output');
if (k)
k = strfind(tline, 'accuracy');
if (k)
% If the string contain test and accuracy at the same time
% The bias from 'accuracy' to the float number
indexStart = k + 11;
indexEnd = size(tline);
str = tline(indexStart : indexEnd(2));
end
% Get the number of index
k = strfind(tline, '#');
if (k)
indexStart = k + 1;
indexEnd = strfind(tline, ':');
str2 = tline(indexStart : indexEnd - 1);
end
% Concatenation of two string
res_str = strcat(str2, '/', str);
fprintf(fid_accuracy, '%s\r\n', res_str);
end
% Then find the loss line
k1 = strfind(tline, 'Iteration');
if (k1)
k2 = strfind(tline, 'loss');
if (k2)
indexStart = k2 + 7;
indexEnd = size(tline);
str1 = tline(indexStart:indexEnd(2));
indexStart = k1 + 10;
indexEnd = strfind(tline, ',') - 1;
str2 = tline(indexStart:indexEnd);
res_str1 = strcat(str2, '/', str1);
fprintf(fid_loss, '%s\r\n', res_str1);
end
end
tline = fgetl(fid);
end
fclose(fid);
fclose(fid_accuracy);

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参考技术B 春天，我在这片土地上

Keras - 整个训练过程中的 Loss Nan 和 0.333 准确率

【中文标题】Keras - 整个训练过程中的 Loss Nan 和 0.333 准确率

【英文标题】：Keras - Loss Nan and 0.333 accuracy throughout the training

【发布时间】：2018-09-12 23:19:05

【问题描述】：

我正在进行一项实验，其目标是将脑电图时间序列数据分为 3 类。但是，每当我进行训练时，我的 Loss 都是 NaN，准确度是 0.0。

我的数据有 150 步长，有 4 个通道。它都在 0 和 1 之间归一化。

Data Channels

我将它们输入到以下模型中。

model = Sequential()
model.add(Conv1D(8, kernel_size=(2,), strides=(1,),
                 activation='relu',
                 input_shape=(input_width, num_channels)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2, strides=(2,), padding='same'))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv1D(9, kernel_size=(2,), strides=(1,),
                 activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2, strides=(2,), padding='same'))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv1D(18, kernel_size=(2,), strides=(1,),
                 activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2, strides=(2,), padding='same'))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv1D(36, kernel_size=(2,), strides=(1,),
                 activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2, strides=(2,), padding='same'))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv1D(72, kernel_size=(2,), strides=(1,),
                 activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2, strides=(2,), padding='same'))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(128, activation='tanh'),)
model.add(Dense(num_labels, activation='softmax'))

然后运行它

optimizer = Adam(lr=0.0001)

model.summary()

model.compile(optimizer=optimizer,
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(X, labels,
          epochs=100,
          batch_size=32)

但是，结果是这样的：

Epoch 1/100
3855/3855 [==============================] - 24s 6ms/step - loss: nan - acc: 0.3331
Epoch 2/100
3855/3855 [==============================] - 25s 7ms/step - loss: nan - acc: 0.3331
.....
Epoch 100/100
3855/3855 [==============================] - 25s 7ms/step - loss: nan - acc: 0.3331

【问题讨论】：

查看这个答案***.com/questions/40050397/…

【参考方案1】：

我生成了合成数据并使用您的代码进行了训练。我没有想到 NaN 问题。您可能需要检查您的数据以查看是否有任何损坏。要尝试的另一件事是只保留一个 Conv/Pooling/Dropout 层，看看问题是否仍然存在。

【讨论】：

谢谢！我应该具体寻找什么？我的输入目前是 0 到 1 之间的 150 步，有 4 个通道。我的输出是一个包含 3 个类别的数组，因此 [0, 0, 1] 或 [0, 1, 0] 等。它可能是超参数吗？

我不确定...但是在调整超参数之前，可以尝试的一件事是逐步简化模型以定位错误，例如保留一个 Conv/Pooling/Dropout 层，看看是否问题仍然存在。