提取log文件中的数据,画图

  1. 要提取的log格式如下:

  1. 代码如下:

python 复制代码
import re

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import argparse
from os import path
from re import search


class DataExtractor(object):
    ''' DataExtrator class '''

    def __init__(self, infile, keyword, outfile):
        '''
        构造函数

        infile:输入文件名
        keyword:目标数据前面的关键字
        outfile:输出文件名
        '''

        self.infile = infile
        self.keyword = keyword
        self.outfile = outfile

    def data_after_keyword(self):
        ''' Extract data from infile after the keyword. '''

        try:
            data = []
            patt = '%s:\s*(\d+\.?\d+)' % self.keyword  # 使用正则表达式搜索数据,关键字冒号,有空格或者没有空格,  小数点前后的数字
            with open(self.infile, 'r') as fi:
                with open(self.outfile, 'w') as fo:
                    for eachLine in fi:
                        s = search(patt, eachLine)
                        if s is not None:
                            fo.write(s.group(1) + '\n')
                            data.append(float(s.group(1)))
            return data
        except IOError:
            print(
                "Open file [%s] or [%s] failed!" % (self.infile, self.outfile))
            return False


if __name__ == "__main__":

    names = ['train loss', 'train psnr', 'iter_time', 'data_time', 'epoch time']
    file = r'D:\512_bs4_20230922_182434.log'
    fileout = file[:-4] + '_out.log'

    dd = dict()
    for name in names:
        extractor = DataExtractor(file, name, fileout)
        dd[name] = extractor.data_after_keyword()
    print(dd)

    x = range(len(dd[names[0]]))
    plt.figure()
    plt.subplot(131)
    plt.plot(x, dd[names[0]], 'r')
    plt.subplot(132)
    plt.plot(x, dd[names[1]], 'r')
    plt.subplot(133)
    plt.plot(x, dd[names[2]], 'g', x, dd[names[3]], 'b')
    plt.show()
  1. 得到结果

参考:

https://blog.csdn.net/guo_qingxia/article/details/113979135

https://blog.csdn.net/letian3658/article/details/105882965

相关推荐
kszlgy1 小时前
Day 52 神经网络调参指南
python
wrj的博客3 小时前
python环境安装
python·学习·环境配置
Pyeako3 小时前
深度学习--BP神经网络&梯度下降&损失函数
人工智能·python·深度学习·bp神经网络·损失函数·梯度下降·正则化惩罚
摘星编程4 小时前
OpenHarmony环境下React Native:Geolocation地理围栏
python
充值修改昵称4 小时前
数据结构基础:从二叉树到多叉树数据结构进阶
数据结构·python·算法
q_35488851536 小时前
AI大模型:python新能源汽车推荐系统 协同过滤推荐算法 Echarts可视化 Django框架 大数据毕业设计(源码+文档)✅
大数据·人工智能·python·机器学习·信息可视化·汽车·推荐算法
Yeats_Liao6 小时前
开源生态资源:昇腾社区ModelZoo与DeepSeek的最佳实践路径
python·深度学习·神经网络·架构·开源
被星1砸昏头7 小时前
掌握Python魔法方法(Magic Methods)
jvm·数据库·python
love530love7 小时前
彻底解决 ComfyUI Mixlab 插件 Whisper.available False 的报错
人工智能·windows·python·whisper·win_comfyui
不解风水8 小时前
《深度学习入门:基于 Python 的理论与实现》(斋藤康毅)
人工智能·python·深度学习