Tensorflow2.0 卷积神经网络可视化 （一）中间特征层可视化

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#卷积 #深度学习 #神经网络 #tensorflow #可视化

本文介绍了如何在Tensorflow2.0中使用VGG16网络对图像的中间特征层进行可视化。通过加载图片并构建多特征层输出模型，观察不同层对图像特征的捕捉，揭示随着网络深度增加，特征抽象度和激活稀疏度的变化。

目录标题

中间特征层可视化

导入ImageNet VGG16网络

导入基础包

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf

导入ImageNet VGG16网络

VGG16_model = tf.keras.applications.VGG16(include_top=True)
VGG16_model.summary()

加载任一图片

随便网上找一张图，比如使用率最高的猫星人
在这里插入图片描述
读取本地图片

def prepocess(x):
    x = tf.io.read_file(x)
    x = tf.image.decode_jpeg(x, channels=3)
    print(x.shape)
    x = tf.image.resize(x, [224,224])
    x = tf.cast(x, dtype=tf.float32)/255.
    return x

img_path='Cat.jpg'
img=prepocess
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