資訊專欄INFORMATION COLUMN
此篇文章主要是給大家介紹了caffe的python插口制作loss和accuracy曲線圖實例詳細說明，感興趣的小伙伴可以參考借鑒一下，希望可以有一定的幫助，祝愿大家多多的發展，盡早漲薪
前言
使用python插口來運行caffe程序流程，根本原因是python很容易數據可視化。所以才建議大家在cmd下邊運行python程序流程。如果一定要在cmd下邊運作，不如直接用c++算了。
強烈推薦使用jupyternotebook，spyder等設備來運行python編碼，這樣也和它數據可視化完美融合在一起。
anaconda庫
我屬于用anaconda來組裝一連串python三方庫的，因此我所使用的是spyder,與matlab頁面類似的這款在線編輯器，在運行中，可以看一下各自變量數值，有利于了解，如下圖所示：
只要安裝了anaconda，運行方式也非常方便，直接在終端輸入spyder命令就可以了。
python接口實現
在caffe的訓練過程中，我們如果想知道某個階段的loss值和accuracy值，并用圖表畫出來，用python接口就對了。
#-*-coding:utf-8-*-
"""
Created on Tue Jul 19 16:22:22 2016
author:root
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import caffe
caffe.set_device(0)
caffe.set_mode_gpu()
#使用SGDSolver，即隨機梯度下降算法
solver=caffe.SGDSolver('/home/xxx/mnist/solver.prototxt')
#等價于solver文件中的max_iter，即最大解算次數
niter=9380
#每隔100次收集一次數據
display=100
#每次測試進行100次解算，10000/100
test_iter=100
#每500次訓練進行一次測試（100次解算），60000/64
test_interval=938
#初始化
train_loss=zeros(ceil(niter*1.0/display))
test_loss=zeros(ceil(niter*1.0/test_interval))
test_acc=zeros(ceil(niter*1.0/test_interval))
#iteration 0，不計入
solver.step(1)
#輔助變量
_train_loss=0;_test_loss=0;_accuracy=0
#進行解算
for it in range(niter):
#進行一次解算
solver.step(1)
#每迭代一次，訓練batch_size張圖片
_train_loss+=solver.net.blobs['SoftmaxWithLoss1'].data
if it%display==0:
#計算平均train loss
train_loss[it//display]=_train_loss/display
_train_loss=0
if it%test_interval==0:
for test_it in range(test_iter):
#進行一次測試
solver.test_nets[0].forward()
#計算test loss
_test_loss+=solver.test_nets[0].blobs['SoftmaxWithLoss1'].data
#計算test accuracy
_accuracy+=solver.test_nets[0].blobs['Accuracy1'].data
#計算平均test loss
test_loss[it/test_interval]=_test_loss/test_iter
#計算平均test accuracy
test_acc[it/test_interval]=_accuracy/test_iter
_test_loss=0
_accuracy=0
#繪制train loss、test loss和accuracy曲線
print'nplot the train loss and test accuracyn'
_,ax1=plt.subplots()
ax2=ax1.twinx()
#train loss->綠色
ax1.plot(display*arange(len(train_loss)),train_loss,'g')
#test loss->黃色
ax1.plot(test_interval*arange(len(test_loss)),test_loss,'y')
#test accuracy->紅色
ax2.plot(test_interval*arange(len(test_acc)),test_acc,'r')
ax1.set_xlabel('iteration')
ax1.set_ylabel('loss')
ax2.set_ylabel('accuracy')
plt.show()最后生成的圖表在上圖中已經顯示出來了。
綜上所述，這篇文章就給大家解答完畢了，希望可以給大家帶來幫助。
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