今、mnistのデータを使ってNNを実装しました。その際  
[ここ](https://qiita.com/sumsum88/items/a62b6950533e8dbb7e02)にあるような学習曲線をPlotしたいですが方法がわかりません  
chainerのextensionに[こういったもの](http://chainer%20plot.py)があるようですが使い方がわかりません

また、Adam, AdaGrad, SGDでの学習曲線  
BNあり、なしでの学習曲線を比較したいと思っています

+最後に  
BNあり、なしの比較時にGradientの値も見たいという状況です

よろしくお願いします！

```

    import matplotlib.pyplot as plt
    from chainer import cuda
    from chainer import serializer
    import chainer
    from chainer import functions as F
    from chainer import links as L
    from chainer import Variable
    import numpy as np
    from chainer import optimizers
    from chainer import training
    
    
    train_full, test_full = chainer.datasets.get_mnist()
    train = chainer.datasets.SubDataset(train_full, 0, 1000)
    test = chainer.datasets.SubDataset(test_full, 0, 1000)
    
    
    batchsize = 30
    train_iter = chainer.iterators.SerialIterator(train, batchsize)
    test_iter = chainer.iterators.SerialIterator(test, batchsize,
                                                 repeat = False, shuffle = False)
    
    
    class MultilayerPerceptron(chainer.Chain):
    
        def __init__(self, n_units, n_out):
            super(MultilayerPerceptron, self).__init__()
            with self.init_scope():
                # full combination
                # at the same time, create a weight matrix (n_inputs, n_units)
                self.l1 = L.Linear(None, n_units)  # n_in -> n_units
                self.l2 = L.Linear(None, n_units)  # n_units -> n_units
                self.l3 = L.Linear(None, n_out)    # n_units -> n_out
                self.bn = L.BatchNormalization(n_units)
    
        def __call__(self, x):
            h1 = self.l1(x)
            hb1 = F.relu(h1)
            h2 = self.l2(hb1)
            hb2 = F.relu(self.l2(h2))
            y = self.l3(hb2)
            return y
    
    
    class MultilayerPerceptronV2(MultilayerPerceptron):
    
        def __call__(self, x):
            # most common activation function
            h1 = self.l1(x)
            b1 = self.bn(h1)
            hb1 = F.relu(b1)
            h2 = self.l2(hb1)
            b2 = self.bn(h2)
            hb2 = F.relu(self.l2(b2))
            y = self.l3(hb2)
            return y
    
    
    model = L.Classifier(MultilayerPerceptron(784, 10))
    # choose optimizer
    # AdaDelta, AdaGrad, Adam, MomentumSGD, NesterovAG, RMSprop, RMSpropGraves, SGD, SMORMS3
    opt = optimizers.SGD()
    # self.setup(Link or Chain)
    opt.setup(model)
    
    # device=-1 means Using CPU
    updater = training.StandardUpdater(train_iter, opt, device=-1)
    
    epoch = 10
    trainer = training.Trainer(updater, (epoch, 'epoch'), out='/tmp/result')
    trainer.extend(training.extensions.Evaluator(test_iter, model, device=-1))
    trainer.extend(training.extensions.LogReport(trigger=(1, "epoch")))
    trainer.extend(training.extensions.PrintReport(
        ['epoch', 'main/loss', 'main/accuracy', 'validation/main/loss', 'validation/main/accuracy', 'elapsed_time']),
        trigger=(1, "epoch"))
    trainer.run()
    
```
CC BY-SA 4.0
2018-08-13T05:03:06.360
47478
2022-08-17T12:04:10.400
question
python python3
chainerで学習率、lossをplotしたい
短く言えば，[PlotReport](https://docs.chainer.org/en/stable/reference/generated/chainer.training.extensions.PlotReport.html)では，optimizerやモデルを変えておこなった複数の実験の結果を一つの画像に表示することはできません．

もう少し長く言えば，

  * optimizerやモデルを変えて，（ディレクトリを変えながら）複数回実験を走らせる
  * [実行ディレクトリ]/result/logを読み取って，自分でグラフを描く

ことによって，実現が可能です．

更に長く言えば，ロスの情報は，[LogReport](https://docs.chainer.org/en/stable/reference/generated/chainer.training.extensions.LogReport.html)によって，logファイル(通常では，[実行ディレクトリ]/result/log)にJSON形式でダンプされます．  
従って，記録されたロスを適当なJSONパーサ・ライブラリとグラフィック・ライブラリを使って表示することになります．

PlotReportの内部実装では，グラフィック・ライブラリとしてmatplotlibが用いられています．また，Pythonであれば，JSONパーサは，`json`というライブラリが標準ライブラリとして用意されています．

これらの個別のライブラリの使い方については，別トピックを建てて質問することをお薦めします．
CC BY-SA 4.0
2018-08-14T07:31:51.523
47504
2018-08-14T07:31:51.523
29620
47478
answer