caffe可视化工具的使用

nku-wangfeng 2021-10-11 原文

1，使用parse_log.sh工具解析出来train,和test两个工具 plot_training_log.py工具不可以使用，于是使用自己写的脚本工具进行处理

2，由于提取的文件都是以空格隔开，读入到计算机中是一个维的数据，所以用命令来更新文件

写一个sh脚本displace.sh

#!/bin/bash

sudo awk \'{gsub(” “,”,”); print $0 }\’ test_log.txt

用于将双空格改成逗号

执行时候

./displace.sh |tee test_log_1.txt 用于将改变写入新文件中

3，提取数据并画图plot_test.py文件

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#%matplotlib inline

result = pd.read_csv(\’test_log_1.txt\’,names=[\’Iters\’, \’Time\’, \’Accuracy\’])

print(result[\’Iters\’])
print(result[\’Time\’])
print(result[\’Accuracy\’])
result[\’Iters\’]=pd.to_numeric(result[\’Iters\’])
result[\’Time\’]=pd.to_numeric(result[\’Time\’])
result[\’Accuracy\’]=pd.to_numeric(result[\’Accuracy\’])
result.dtypes

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(result[\’Accuracy\’].values,label=\’Accuracy\’)
#ax.plot(result[\’Class\’].values,label=\’Class\’)
#ax.plot(result[\’Obj\’].values,label=\’Obj\’)
#ax.plot(result[\’No Obj\’].values,label=\’No Obj\’)
#ax.plot(result[\’Avg Recall\’].values,label=\’Avg Recall\’)
#ax.plot(result[\’count\’].values,label=\’count\’)
ax.legend(loc=\’best\’)
ax.set_title(\’The Accuracy curves\’)
#ax.set_title(\’The Region Avg IOU curves\’)
ax.set_xlabel(\’batches\’)
#fig.savefig(\’Avg IOU\’)
fig.savefig(\’Accuracy\’)