swin transformer analyze_result.py 用法

### Swin Transformer `analyze_result.py` 使用教程 #### 功能说明 `analyze_result.py` 是用于分析模型训练结果的一个脚本工具，通常可以用来绘制损失曲线、评估指标变化趋势以及其他性能数据。虽然具体实现可能因项目而异，但从已知的参考资料来看，其功能类似于 `tools/analysis_tools/analyze_logs.py` 工具[^3]。 以下是关于如何使用该脚本来完成训练结果可视化的详细说明： --- #### 安装依赖项 为了确保脚本能够正常运行，需先安装必要的 Python 库。如果尚未安装这些库，请执行以下命令来安装它们： ```bash pip install seaborn matplotlib pandas ``` 上述命令会安装绘图所需的 Seaborn 和 Matplotlib 库，以及处理数据的日志解析所需 Pandas 库。 --- #### 命令行参数详解 假设存在一个名为 `analyze_result.py` 的脚本文件，它可以通过如下方式调用并传递参数： ```bash python tools/analysis_tools/analyze_result.py plot_curve \ --keys loss_cls loss_bbox \ --title "Training Loss Analysis" \ --legend "Classification Loss" "Bounding Box Loss" \ --backend agg \ --style ggplot \ --out output_loss_plot.png ``` - **`--keys`**: 指定要提取和显示的具体键名（例如分类损失 `loss_cls` 或边界框回归损失 `loss_bbox`）。多个键可以用空格分隔。 - **`--title`**: 设置图表标题。 - **`--legend`**: 自定义图例标签名称。 - **`--backend`**: 绘图后端，默认为 `agg`，适用于无图形界面环境下的保存操作。 - **`--style`**: 图表样式选项，推荐使用 `ggplot` 风格以获得更美观的效果。 - **`--out`**: 输出图像路径及文件名，指定后可自动保存生成的结果图片到本地磁盘。 以上命令的作用是从日志中读取特定类型的损失值，并将其可视化成一张带有自定义样式的折线图[^1]^。 --- #### 示例代码展示 下面是一个简单的 Python 脚本片段，演示了如何通过编程接口加载日志数据并生成相应的统计图表： ```python import argparse from analyze_result import AnalyzeResult # 假设这是内置模块 def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description="Analyze training results.") parser.add_argument('action', type=str, help='Action to perform (e.g., plot_curve)') parser.add_argument('--keys', nargs='+', default=['loss'], help='Keys of metrics') parser.add_argument('--title', type=str, default='', help='Title of the figure') parser.add_argument('--legend', nargs='+', default=None, help='Legend labels') args = parser.parse_args() analyzer = AnalyzeResult(log_file_path="train_log.json") # 加载日志文件 data_dict = {key: analyzer.get_metric(key) for key in args.keys} if args.action == 'plot_curve': analyzer.plot_curves( data=data_dict, title=args.title or "Default Title", legend=args.legend or list(data_dict.keys()) ) if __name__ == "__main__": main() ``` 此代码实现了从命令行接收输入参数的功能，并利用类方法完成了对不同指标的数据获取与绘图过程^。 --- #### 计算复杂度补充 除了可视化之外，还可以借助其他辅助工具如 `get_flops.py` 来估算模型运算量及其内存占用情况。这有助于进一步优化网络结构设计或调整超参配置[^2]^。 ---