如何查看训练日志
时间: 2023-09-07 10:11:35 浏览: 87
你可以在训练时指定一个日志文件,将训练过程中的输出信息保存到该文件中。在训练完成后,你可以打开该文件查看训练日志。在train.py中,你可以通过设置logging.basicConfig()函数来设置日志文件的路径和格式。
例如,你可以在train.py中添加以下代码来设置日志文件路径和格式:
```python
import logging
logging.basicConfig(filename='training.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(message)s')
```
这个代码会将日志输出到名为“training.log”的文件中,并按照指定的格式显示日志信息。在训练时,你可以在终端中输入以下命令来启动训练并将输出信息记录到日志文件中:
```bash
python train.py > training.log
```
这个命令将会启动训练,并将所有的输出信息(包括错误信息)记录到名为“training.log”的文件中。在训练完成后,你可以使用文本编辑器或者命令行工具查看该文件来查看训练日志。
相关问题
yolov5训练结果查看
你可以使用以下步骤来查看YOLOv5的训练结果:
1. 打开YOLOv5的训练日志文件。在训练过程中,YOLOv5会生成一个名为'runs/train/exp*/'的文件夹,其中'*'是一个具体的实验号。进入该文件夹。
2. 在该文件夹中,你会找到一个名为'events.out.tfevents.*'的文件。这是TensorBoard的事件文件,其中包含了训练期间的指标和损失。
3. 使用TensorBoard来查看训练结果。在命令行中输入以下命令:
```
tensorboard --logdir=runs/train/exp*
```
4. 打开浏览器并访问生成的链接,通常是`http://localhost:6006/`。这将打开TensorBoard的用户界面。
5. 在TensorBoard的界面中,你可以查看不同指标的变化,例如损失、精确度等。你还可以查看训练过程中的图像示例,并与标签进行比较。
通过这些步骤,你可以方便地查看YOLOv5的训练结果并进行分析。
YOLO系列查看训练总召回率(Recall)
在YOLO系列算法中,训练总召回率(Recall)是一个很重要的评价指标,它可以用来评估算法的整体性能。下面分别介绍YOLOv3和YOLOv4如何查看训练总召回率。
YOLOv3
在YOLOv3中,可以通过训练日志文件来查看训练总召回率。训练日志文件中包含了每个类别的召回率、平均召回率以及整体召回率等信息。具体来说,可以在训练日志文件中搜索 "mean_average_precision" 或 "mAP",找到对应的值即可。例如:
```
total_bbox = 1000, rewritten_bbox = 0.000000 % 0.000000 %
class_id = 0, name = person, ap = 90.00% (TP = 900, FP = 100)
class_id = 1, name = car, ap = 80.00% (TP = 800, FP = 200)
...
class_id = 19, name = dog, ap = 70.00% (TP = 700, FP = 300)
for conf_thresh = 0.25, precision = 0.80, recall = 0.85, F1-score = 0.83
for conf_thresh = 0.25, TP = 10000, FP = 2500, FN = 1500, average IoU = 65.00 %
```
上述日志信息中,"ap" 表示每个类别的召回率(Average Precision),"mAP" 表示平均召回率(Mean Average Precision),"precision" 表示精度,"recall" 表示召回率,"F1-score" 表示精确率和召回率的调和平均数。通过查看训练日志文件中的这些信息,可以得到训练总召回率。
YOLOv4
在YOLOv4中,可以通过训练日志文件或测试代码来查看训练总召回率。训练日志文件中包含了每个类别的召回率、平均召回率以及整体召回率等信息。具体来说,可以在训练日志文件中搜索 "mAP" 或 "recall",找到对应的值即可。例如:
```
class_id = 0, name = person, ap = 90.00% (TP = 900, FP = 100)
class_id = 1, name = car, ap = 80.00% (TP = 800, FP = 200)
...
class_id = 19, name = dog, ap = 70.00% (TP = 700, FP = 300)
for conf_thresh = 0.25, precision = 0.80, recall = 0.85, F1-score = 0.83
for conf_thresh = 0.25, TP = 10000, FP = 2500, FN = 1500, average IoU = 65.00 %
mAP@0.50 = 0.85, 0.92, 0.83 (moving avg over 10 iterations)
mAP@0.75 = 0.60, 0.70, 0.50 (moving avg over 10 iterations)
```
上述日志信息中,"ap" 表示每个类别的召回率(Average Precision),"mAP" 表示平均召回率(Mean Average Precision),"precision" 表示精度,"recall" 表示召回率,"F1-score" 表示精确率和召回率的调和平均数。通过查看训练日志文件中的这些信息,可以得到训练总召回率。