在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，我們常常需要畫出loss function的變化圖，log日志里會(huì)顯示每一次迭代的loss function的值，于是我們先把log日志保存為log.txt文檔，再利用這個(gè)文檔來(lái)畫圖。 　　

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1，先來(lái)產(chǎn)生一個(gè)log日志。

import mxnet as mx
import numpy as np
import os
import logging
logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)

# Training data
logging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'log.txt'), level = logging.DEBUG) # 把log日志保存為log.txt
train_data = np.random.uniform(0, 1, [100, 2])
train_label = np.array([train_data[i][0] + 2 * train_data[i][1] for i in range(100)])
batch_size = 1
num_epoch=5
# Evaluation Data
eval_data = np.array([[7,2],[6,10],[12,2]])
eval_label = np.array([11,26,16])
train_iter = mx.io.NDArrayIter(train_data,train_label, batch_size, shuffle=True,label_name='lin_reg_label')
eval_iter = mx.io.NDArrayIter(eval_data, eval_label, batch_size, shuffle=False)
X = mx.sym.Variable('data')
Y = mx.sym.Variable('lin_reg_label')
fully_connected_layer = mx.sym.FullyConnected(data=X, name='fc1', num_hidden = 1)
lro = mx.sym.LinearRegressionOutput(data=fully_connected_layer, label=Y, name="lro")
model = mx.mod.Module(
  symbol = lro ,
  data_names=['data'],
  label_names = ['lin_reg_label'] # network structure
)
model.fit(train_iter, eval_iter,
      optimizer_params={'learning_rate':0.005, 'momentum': 0.9},
      num_epoch=20,
      eval_metric='mse',)
model.predict(eval_iter).asnumpy()
metric = mx.metric.MSE()
model.score(eval_iter, metric)

標(biāo)題名稱：python保存log日志,實(shí)現(xiàn)用log日志畫圖-創(chuàng)新互聯(lián)
鏈接URL：http://www.rwnh.cn/article38/pcesp.html

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