转载自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 ...

参考博文：http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在使用caffe训练数据，迭代次数非常大的时候，难免会想图形化展示实验结果。这样即便于训练过程中参数的调整，也便于最后成果的展示。 0. 需要的文件： 1. ...

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 ...

。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 ...

1. 问题分析 如图，在开始训练后， loss升高到87.3365后保持不变。这个问题是因为梯度爆炸导致的。 在softmax_loss_layer.cpp的原码中，loss的最大值由FLT_MIN得到，FLT_MIN定义为1.17549435E-38F，这个数字的自然对数正好 ...

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 ...

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 ...

第一步保存日志文件，用重定向即可： 第二步直接绘制： 这个plot_training_log.py在这个目录下caffe-fast-rcnn/tools/extra 2是选择画哪种类型的图片,具体数字是代表哪个类型可以查看帮助信息看到： 0: Test ...