Deep Learning

※前提条件：本情報はUbentu15.04を基づいて説明してる

必要なツール †

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caffe-master/tools/extra/

• parse_log.sh
• extract_seconds.py
• plot_training_log.py.example

訓練ログの記録方法 †

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TOOLS=./build/tools
GLOG_logtostderr=0 GLOG_log_dir=./Log/ \
$TOOLS/caffe train \
  --solver=deepid/deepid2/deepid_solver.prototxt

画面へ出力したコマンドの実行結果を「.log」テキストファイルに格納してもよい。

ログファイルの拡張子は必ず「.log」であること。

ログの解析 †

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./parse_log.sh caffe.log

訓練経過の図形 †

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./plot_training_log.py.example 0  save.png caffe.log

サポートするチャート

• 0: Test accuracy vs. Iters
• 1: Test accuracy vs. Seconds
• 2: Test loss vs. Iters
• 3: Test loss vs. Seconds
• 4: Train learning rate vs. Iters
• 5: Train learning rate vs. Seconds
• 6: Train loss vs. Iters
• 7: Train loss vs. Seconds

トラブルシューティング †

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以下のエラーが発生した場合、出力したチャートがサポートしないということで、チャートタイプパラメータを変更すればよい

Traceback (most recent call last):
  File "./plot_training_log.py.example", line 187, in <module>
    plot_chart(chart_type, path_to_png, path_to_logs)
  File "./plot_training_log.py.example", line 115, in plot_chart
    data = load_data(data_file, x, y)
  File "./plot_training_log.py.example", line 86, in load_data
    data[1].append(float(fields[field_idx1].strip()))
IndexError: list index out of range
user1:log user1$ ./plot_training_

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