使用caffe时如何生成和使用日志（log）文件

生成log文件步骤

（1）使用修改后的shell命令对solver.protxt 进行训练，shell改为

#!/usr/bin/env sh

TOOLS=./build/tools

LOG=examples/cifar100/logs/logs-'data1'.log

$TOOLS/caffe train \

--solver=examples/cifar100/solver.prototxt -gpu all 2>&1 | tee $LOG

中间路径根据自身调整，log的名称根据训练的数据命名。

（2）在保存log文件的路径下复制caffe-master/tools/extra中的一些脚本工具，如extract_seconds.py, parse_log.py, parse_log.sh, plot_training_log.py.example.

在终端路径进入log保存的路径后，使用python parse_log.py log_data.log /home/..../logs.命令，第二个参数是log文件名，第三个参数是解析完成log后的保存地址。

使用后生成log-data.log.train和log-data.log.test两个文件。

（3）在终端输入指令 python plot_training_log.py.example 0 accuracy.png log-data.log生成迭代次数和识别准确率的图像，其中0为图类型编号，全部编号结果如下：

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