仍然运用anaconda中的Spyder编译器环境进行曲线的绘制:
(1)加载必要的库
: #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 = 'D:/caffe/caffe-master/caffe-master/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') os.chdir(caffe_root)
(2)设置求解器,需要一个solver配置文件。
# set the solver prototxt #caffe.set_device(0) caffe.set_mode_cpu() solver = caffe.SGDSolver('examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt')
若为GPU,则需要加上caffe.set_device(0),并将caffe.set_mode_cpu()改为caffe.set_mode_gpu()。
(3)如果不需要绘制曲线,只需要训练出一个caffemodel, 直接调用solver.solve()就可以了。如果要绘制曲线,就需要把迭代过程中的值保存下来,因此不能直接调用solver.solve(), 需要迭代。在迭代过程中,每迭代200次测试一次:
%%time niter =4000 test_interval = 200 train_loss = np.zeros(niter) test_acc = np.zeros(int(np.ceil(niter / test_interval))) # the main solver loop for it in range(niter): solver.step(1) # SGD by Caffe # store the train loss train_loss[it] = solver.net.blobs['loss'].data solver.test_nets[0].forward(start='conv1') if it % test_interval == 0: acc=solver.test_nets[0].blobs['accuracy'].data print 'Iteration', it, 'testing...','accuracy:',acc test_acc[it // test_interval] = acc
(4)绘制train过程中的loss曲线,和test过程中的accuracy曲线。
print test_acc _, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx() ax1.plot(np.arange(niter), train_loss) ax2.plot(test_interval * np.arange(len(test_acc)), test_acc, 'r') ax1.set_xlabel('iteration') ax1.set_ylabel('train loss') ax2.set_ylabel('test accuracy')