• 在caffe框架下，對訓練好的log0檔案用Python中正則表示式進行匹配，提取出每一次顯示的accuracy，並對其進行在Spyder中運用pyplot進行畫圖。
• 程式碼
  這是拿訓練資料為3000000個進行繪圖的程式碼。每10000次顯示一次，總共有300個值，我們每10個值取一次進行畫圖即對資料進行視覺化。

import re
import string
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
if __name__=='__main__':
    file=open('/home/cheam/caffe_3/log.txt','r')
    display=[]
    List=[]
    max_iter=[]
    for
 
 line in file:
        m=re.search('accuracy',line)
        if m:
            n=re.search('[0]\.[0-9]+',line)#正則表示式
            if n is not None:
                List.append(n.group())
        dis=re.match('display',line)
        if dis:
            d=re.search('[0-9]+',line)#正則表示式
            if d is not
 
 None:
                display.append(d.group())
        max=re.match('max_iter',line)
        if max:
            x=re.search('[0-9]+',line)#正則表示式
            if x is not None:
                max_iter.append(x.group())
    file.close()
    display[0]=int(display[0])
    max_iter[0]=int(max_iter[0])
    max_iter[0
 
]=max_iter[0]/display[0]
    display[0]=display[0]/display[0]
    count=np.linspace(10,max_iter[0],30)
    accuracy=[]
    for i in range(0,300):
        if i%10==0:
            accuracy.append(float(List[i]))
    plt.plot(count,accuracy,'b*')
    plt.plot(count,accuracy,'r')
    plt.xlabel('count')
    plt.ylabel('accuracy')
    plt.title('Accuracy')
    plt.legend()
    plt.show()

• 繪製好的圖
  
  這是選擇了其中30個點進行繪製後的圖