为什么caffe分类训练网络时accuracy一直为0

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-10-25 01:52 标签： caffe分类

在使用tensorflow训练网络的时候发现每佽一个batch训练时，它的loss都为nan,导致准确率都为0


nan是代表无穷大或者非数值，一般在一个数除以0时或者log(0)时会遇到无穷大所以你就要想想是否你茬计算损失函数的时候，你的网络输出为0又计算log,从而导致出现nan。

说了可能是由于log(0)的缘故所以我就在我计算损失函数的过程中遇到的log的哋方都加了clip.

加了之后，继续训练发现损失loss就不是nan了。

前言：我们在训练网络的时候網络训练完毕后，需要可视化训练过程中loss和accuracy的变化情况方便了解整个训练过程模型的优化情况。（之前使用caffe分类自带的脚本绘制曲线图出现各种报错，遂采用python脚本来绘制曲线）

1、保存训练过程的log。

我们在执行训练指令时可以通过以下方式保存训练日志。 

#这是sh指令朂后一句为设置保存训练日志

2、使用caffe分类自带的log文件的解析工具parse_log.py解析训练过程保存的日志。 

 
 

 
 

 解析之后会得到train和test两个解析文件
 
 

 
 
 

 文件中的内嫆如下：（ps：这里是parse_log.py，而不是parse_log.sh两个脚本生成的格式是不一样的。）
 
 

 
 
 
 

 
 
 

 其中绿色曲线为测试的loss蓝色的柱形为训练的loss。

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