updated README to include information about learning rate adjustment for mu...

Roland Singer

2018-08-22 dbdd31ee211fe8b1ac7e93ceadf7b34b8d304f34

 scripts/log_parser/log_parser.py

@@ -10,8 +10,13 @@
import platform
import re
import sys
import matplotlib.pyplot as plt

# set non-interactive backend default when os is not windows
if sys.platform != 'win32':
    import matplotlib
    matplotlib.use('Agg')

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter


@@ -56,17 +61,19 @@
    iterations = []
    losses = []
    fig, ax = plt.subplots()
    # set area we focus on
    ax.set_ylim(0, 8)

    major_locator = MultipleLocator(1)
    major_locator = MultipleLocator()
    minor_locator = MultipleLocator(0.5)

    ax.yaxis.set_major_locator(major_locator)
    ax.yaxis.set_minor_locator(minor_locator)

    ax.yaxis.grid(True, which='minor')

    pattern = re.compile(r"([\d]*): .*?, (.*?) avg,")
    pattern = re.compile(r"([\d].*): .*?, (.*?) avg")
    # print(pattern.findall(log_content))
    matches = pattern.findall(log_content)
    # print(type(matches[0]))
    counter = 0
    log_count = len(matches)

@@ -92,14 +99,13 @@
    ax.plot(iterations, losses)
    plt.xlabel('Iteration')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.grid()
    plt.tight_layout()

    save_path = os.path.join(args.save_dir, file_name + '.png')
    plt.savefig(save_path, dpi=300)
    # saved as svg
    save_path = os.path.join(args.save_dir, file_name + '.svg')
    plt.savefig(save_path, dpi=300, format="svg")
    if args.show_plot:
        plt.show()
    else:
        plt.switch_backend('agg')


if __name__ == "__main__":