使用python接口來運行caffe程序，主要的原因是python非常容易可視化。所以不推薦大家在命令行下面運行python程序。如果非要在命令行下面運行，還不如直接用 c++算了。 推薦使用jupyter notebook，spyder等工具來運行python代碼，這樣才和它的可視化完美 ...

如同前幾篇的可視化，這里采用的也是jupyter notebook來進行曲線繪制 ...

轉自：http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的訓練過程中，大家難免想圖形化自己的訓練數據，以便更好的展示結果。如 果自己寫代碼記錄訓練過程的數據，那就太麻煩了，caffe中其實已經自帶了這樣的小工具 ...

轉載自http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的訓練過程中，大家難免想圖形化自己的訓練數據，以便更好的展示結果。如果自己寫代碼記錄訓練過程的數據，那就太麻煩了，caffe中其實已經自帶了這樣的小工具 ...

參考博文：http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在使用caffe訓練數據，迭代次數非常大的時候，難免會想圖形化展示實驗結果。這樣即便於訓練過程中參數的調整，也便於最后成果的展示。 0. 需要的文件： 1. ...

1. 首先是提取 訓練日志文件; 2. 然后是matlab代碼： 3. 結果展示： ...

第一步保存日志文件，用重定向即可： 第二步直接繪制： 這個plot_training_log.py在這個目錄下caffe-fast-rcnn/tools/extra 2是選擇畫哪種類型的圖片,具體數字是代表哪個類型可以查看幫助信息看到： 0: Test ...

import re import pylab as pl import numpy as np if __name__=="__main__": accuracys=[] loss ...