caffe:网络结构可视化工具

1准备pycaffe环境

已经执行过的caffe安装命令：

cmake -D CPU_ONLY=on -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

make all

sudo make install

2首先执行完下面命令，进入${CAFFE_ROOT}/python才可以执行其中的python脚本(进入/caffe/python目录执行)

sudo apt-get update
sudo apt-get install python-pip python-dev python-numpy
sudo apt-get install gfortran graphviz
sudo pip install -r ${CAFFE_ROOT}/python/erquirements.txt
sudo pip install pydot

3执行完这些命令之后，要得到网络的结构有三两种方法：

(1) 把要生成网络结构的.prototxt(以train_val.prototxt为例)文件放在/caffe/python目录下面，然后在该路径下执行draw_net.py文件，命令为：

./draw_net.py –rankdir TB ./ train_val.prototxt my_deploy.png

执行该命令之后，在该文件夹下就可以得到网络的结构图。TB表示从上到下，train_val.prototxt表示要处理的网络，my_deploy是得到图像的名字



(2) 本质上和第一种是同一种方法，可以在任意文件夹下得到网络的结构图；

将要执行的prototxt文件放在任意文件夹下，该文件夹下也要有draw_net.py文件，只需要比(1)多执行一条指令即可：

export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:PYTHONPATHexport其中，/path/to/caffe/是<
4000
span class="mrow" id="MathJax-Span-1056">自己caffe的路径，例如，我的是：exportPYTHONPATH=/home/dwz/caffe/python:PYTHONPATH export

剩下的步骤和(1)相同。



(3)使用在线可视化工具 http://ethereon.github.io/netscope/#/editor

注：a、在准备pycaffe时，若执行sudo apt-get install python-pip python-dev python-numpy报错，可尝试升级pip，指令为：sudo pip install –upgrade pip

b、如果执行sudo pip install -r {CAFFE_ROOT}/python/requirements.txt报错，可打开requirements.txt文件，按照里面的文件诸葛安装，不要加版本号：指令为：sudo pip install scipy,
scipy是第一项的名称。
(4)可视化损失、准确率曲线
A、使用caffe自带工具plot_training_log.py可视化损失、准确率曲线时需要使用训练时的日志文件，要得到日志文件需要在训练网络时在指令后面加上 >& 文件名.log，这样在训练时就不会在屏幕上显示日志文件：
dwz@dwz-ubuntu-0520:~/caffe ./examples/mnist/train_lenet.sh >& 1.log

B、执行完该指令后会在caffe的目录下生成1.log文件，使用该log文件实现可视化，具体实现步骤为：

a)将路径切换到caffe/tools/extra下，然后通过指令加载python路径，指令为：

dwz@dwz-ubuntu-0520:~/caffe/tools/extraexportPYTHONPARH=/home/dwz/caffe/python:PYTHONPATH export



b）执行该指令后，通过生成的log日志文件实现可视化。

dwz@dwz-ubuntu-0520:~/caffe/tools/extra$ python plot_training_log.py 0 test.png ‘/home/dwz/caffe/1.log’



通过修改参数可对不同参数可视化。