PyTorch可视化

可视化网络结构

使用print函数打印模型基础信息

# 以ResNet18结构进行展示
import torchvision.models as models
model = models.resnet18()
print(model)

使用torchinfo可视化网络结构

torchinfo的安装

conda install -c conda-forge torchinfo

torchinfo的使用

• torchinfo提供了更加详细的信息，包括模块信息（每一层的类型、输出shape和参数量）、模型整体的参数量、模型大小、一次前向或者反向传播需要的内存大小等

# 只需要使用torchinfo.summary()就行了，必需的参数分别是model，input_size[batch_size,channel,h,w]
import torchvision.models as models
from torchinfo import summary
resnet18 = models.resnet18() # 实例化模型
summary(resnet18, (1, 3, 224, 224)) # 1：batch_size 3:图片的通道数 224: 图片的高宽

但你使用的是colab或者jupyter notebook时，想要实现该方法，summary()一定是该单元（即notebook中的cell）的返回值，否则我们就需要使用print(summary(…))来可视化。

CNN可视化

CNN卷积核可视化

• 卷积核在CNN中负责提取特征，可视化卷积核能够帮助人们理解CNN各个层在提取什么样的特征，进而理解模型的工作原理。
• 在PyTorch中可视化卷积核也非常方便，核心在于特定层的卷积核即特定层的模型权重，可视化卷积核就等价于可视化对应的权重矩阵。

下面给出在PyTorch中可视化卷积核的实现方案，以torchvision自带的VGG11模型为例。

# 首先加载模型，并确定模型的层信息
import torch
from torchvision.models import vgg11

model = vgg11(pretrained=True)
print(dict(model.features.named_children()))

运行结果：

# 卷积核对应的应为卷积层（Conv2d），这里以第“3”层为例，可视化对应的参数：
import matplotlib.pyplot as plt
conv1 = dict(model.features.named_children())['3']
kernel_set = conv1.weight.detach()
num = len(conv1.weight.detach())
print(kernel_set.shape)
for i in range(0,num):
    i_kernel = kernel_set[i]
    plt.figure(figsize=(20, 17))
    if (len(i_kernel)) > 1:
        for idx, filer in enumerate(i_kernel):
            plt.subplot(9, 9, idx+1) 
            plt.axis('off')
            plt.imshow(filer[ :, :].detach(),cmap='bwr')

运行结果（部分）：

CNN特征图可视化方法

• 与卷积核相对应，输入的原始图像经过每次卷积层得到的数据称为特征图，可视化卷积核是为了看模型提取哪些特征，可视化特征图则是为了看模型提取到的特征是什么样子的。
• 在PyTorch中，提供了一个专用的接口使得网络在前向传播过程中能够获取到特征图，这个接口的名称非常形象，叫做hook。可以想象这样的场景，数据通过网络向前传播，网络某一层我们预先设置了一个钩子，数据传播过后钩子上会留下数据在这一层的样子，读取钩子的信息就是这一层的特征图。

class Hook(object):  #先实现了一个hook类
    def __init__(self):
        self.module_name = []
        self.features_in_hook = []
        self.features_out_hook = []

    def __call__(self,module, fea_in, fea_out):
        print("hooker working", self)
        self.module_name.append(module.__class__)
        self.features_in_hook.append(fea_in)
        self.features_out_hook.append(fea_out)
        return None
    
#将该hook类的对象注册到要进行可视化的网络的某层中。model在进行前向传播的时候会调用hook的__call__函数，我们也就是在那里存储了当前层的输入和输出。
def plot_feature(model, idx, inputs): 
    hh = Hook()
    model.features[idx].register_forward_hook(hh)
    
    # forward_model(model,False)
    model.eval()
    _ = model(inputs)
    print(hh.module_name)
    print((hh.features_in_hook[0][0].shape))
    print((hh.features_out_hook[0].shape)) #这里的features_out_hook 是一个list，每次前向传播一次，都是调用一次，也就是features_out_hook 长度会增加1。
    
    out1 = hh.features_out_hook[0]

    total_ft  = out1.shape[1]
    first_item = out1[0].cpu().clone()    

    plt.figure(figsize=(20, 17))
    

    for ftidx in range(total_ft):
        if ftidx > 99:
            break
        ft = first_item[ftidx]
        plt.subplot(10, 10, ftidx+1) 
        
        plt.axis('off')
        #plt.imshow(ft[ :, :].detach(),cmap='gray')
        plt.imshow(ft[ :, :].detach())

CNN class activation map可视化方法

• class activation map （CAM）的作用是判断哪些变量对模型来说是重要的，在CNN可视化的场景下，即判断图像中哪些像素点对预测结果是重要的。除了确定重要的像素点，人们也会对重要区域的梯度感兴趣，因此在CAM的基础上也进一步改进得到了Grad-CAM（以及诸多变种）。
• CAM系列操作的实现可以通过开源工具包pytorch-grad-cam来实现。

安装pytorch-grad-cam：

pip install grad-cam

一个简单的例子：

import torch
from torchvision.models import vgg11,resnet18,resnet101,resnext101_32x8d
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

model = vgg11(pretrained=True)
img_path = '小猫.jpeg'
# resize操作是为了和传入神经网络训练图片大小一致
img = Image.open(img_path).resize((224,224))
# 需要将原始图片转为np.float32格式并且在0-1之间 
rgb_img = np.float32(img)/255
plt.imshow(img)

from pytorch_grad_cam import GradCAM,ScoreCAM,GradCAMPlusPlus,AblationCAM,XGradCAM,EigenCAM,FullGrad
from pytorch_grad_cam.utils.model_targets import ClassifierOutputTarget
from pytorch_grad_cam.utils.image import show_cam_on_image

target_layers = [model.features[-1]]
# 选取合适的类激活图，但是ScoreCAM和AblationCAM需要batch_size
cam = GradCAM(model=model,target_layers=target_layers)
targets = [ClassifierOutputTarget(preds)]   
# 上方preds需要设定，比如ImageNet有1000类，这里可以设为200
grayscale_cam = cam(input_tensor=img_tensor, targets=targets)
grayscale_cam = grayscale_cam[0, :]
cam_img = show_cam_on_image(rgb_img, grayscale_cam, use_rgb=True)
print(type(cam_img))
Image.fromarray(cam_img)

此时出现问题

解决方法，参考以下链接（来源于学习群某位热心小伙伴）

https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch/discussions/33

运行结果：

使用FlashTorch快速实现CNN可视化

安装：

pip install flashtorch

可视化梯度：

import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision.models as models
from flashtorch.utils import apply_transforms, load_image
from flashtorch.saliency import Backprop

model = models.alexnet(pretrained=True)
backprop = Backprop(model)

image = load_image('小猫.jpeg')
owl = apply_transforms(image)

target_class = 24
backprop.visualize(owl, target_class, guided=True, use_gpu=True)

可视化卷积核：

import torchvision.models as models
from flashtorch.activmax import GradientAscent

model = models.vgg16(pretrained=True)
g_ascent = GradientAscent(model.features)

# specify layer and filter info
conv5_1 = model.features[24]
conv5_1_filters = [45, 271, 363, 489]

g_ascent.visualize(conv5_1, conv5_1_filters, title="VGG16: conv5_1")

使用TensorBoard可视化训练过程

TensorBoard作为一款可视化工具能够满足以下需求：

• 实时观察损失函数曲线的变化，及时捕捉模型的变化
• 可视化其他内容，如输入数据（尤其是图片）、模型结构、参数分布等，这些对于我们在debug中查找问题来源非常重要（比如输入数据和我们想象的是否一致）

TensorBoard安装

pip install tensorboardX

pip install tensorboard

TensorBoard可视化的基本逻辑

我们可以将TensorBoard看做一个记录员，它可以记录我们指定的数据，包括模型每一层的feature map，权重，以及训练loss等等。TensorBoard将记录下来的内容保存在一个用户指定的文件夹里，程序不断运行中TensorBoard会不断记录。记录下的内容可以通过网页的形式加以可视化。

TensorBoard的配置与启动

在使用TensorBoard前，我们需要先指定一个文件夹供TensorBoard保存记录下来的数据。然后调用tensorboard中的SummaryWriter作为上述“记录员”

from tensorboardX import SummaryWriter

writer = SummaryWriter('./runs') #实例化SummaryWritter为变量writer，并指定writer的输出目录为当前目录下的"runs"目录

也可以手动往runs文件夹里添加数据用于可视化，或者把runs文件夹里的数据放到其他机器上可视化。只要数据被记录，你可以将这个数据分享给其他人，其他人在安装了tensorboard的情况下就会看到你分享的数据。

启动tensorboard也很简单，在命令行中输入

tensorboard --logdir=/path/to/logs/ --port=xxxx

其中“path/to/logs/“是指定的保存tensorboard记录结果的文件路径（等价于上面的“./runs”，port是外部访问TensorBoard的端口号，可以通过访问ip:port访问tensorboard，这一操作和jupyter notebook的使用类似。如果不是在服务器远程使用的话则不需要配置port。

TensorBoard模型结构可视化

首先定义模型：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size = 3)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size = 2,stride = 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32,out_channels=64,kernel_size = 5)
        self.adaptive_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d((1,1))
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.linear1 = nn.Linear(64,32)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(32,1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self,x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool(x)
        x = self.adaptive_pool(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        y = self.sigmoid(x)
        return y

model = Net()
print(model)

可视化模型的思路和7.1中介绍的方法一样，都是给定一个输入数据，前向传播后得到模型的结构，再通过TensorBoard进行可视化，使用add_graph：

writer.add_graph(model, input_to_model = torch.rand(1, 3, 224, 224))
writer.close()

TensorBoard图像可视化

• 对于单张图片的显示使用add_image
• 对于多张图片的显示使用add_images
• 有时需要使用torchvision.utils.make_grid将多张图片拼成一张图片后，用writer.add_image显示

这里我们使用torchvision的CIFAR10数据集为例：

import torchvision
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

transform_train = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor()])
transform_test = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor()])

train_data = datasets.CIFAR10(".", train=True, download=True, transform=transform_train)
test_data = datasets.CIFAR10(".", train=False, download=True, transform=transform_test)
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64)

images, labels = next(iter(train_loader))
 
# 仅查看一张图片
writer = SummaryWriter('./pytorch_tb')
writer.add_image('images[0]', images[0])
writer.close()
 
# 将多张图片拼接成一张图片，中间用黑色网格分割
# create grid of images
writer = SummaryWriter('./pytorch_tb')
img_grid = torchvision.utils.make_grid(images)
writer.add_image('image_grid', img_grid)
writer.close()
 
# 将多张图片直接写入
writer = SummaryWriter('./pytorch_tb')
writer.add_images("images",images,global_step = 0)
writer.close()

依次运行上面三组可视化（注意不要同时在notebook的一个单元格内运行）

TensorBoard连续变量可视化

通过add_scalar实现：

writer = SummaryWriter('./pytorch_tb')
for i in range(500):
    x = i
    y = x**2
    writer.add_scalar("x", x, i) #日志中记录x在第step i 的值
    writer.add_scalar("y", y, i) #日志中记录y在第step i 的值
writer.close()

如果想在同一张图中显示多个曲线，则需要分别建立存放子路径（使用SummaryWriter指定路径即可自动创建，但需要在tensorboard运行目录下），同时在add_scalar中修改曲线的标签使其一致即可：

writer1 = SummaryWriter('./pytorch_tb/x')
writer2 = SummaryWriter('./pytorch_tb/y')
for i in range(500):
    x = i
    y = x*2
    writer1.add_scalar("same", x, i) #日志中记录x在第step i 的值
    writer2.add_scalar("same", y, i) #日志中记录y在第step i 的值
writer1.close()
writer2.close()

这部分功能非常适合损失函数的可视化，可以帮助我们更加直观地了解模型的训练情况，从而确定最佳的checkpoint。

TensorBoard参数分布可视化

当我们需要对参数（或向量）的变化，或者对其分布进行研究时，可以方便地用TensorBoard来进行可视化，通过add_histogram实现。下面给出一个例子：

import torch
import numpy as np

# 创建正态分布的张量模拟参数矩阵
def norm(mean, std):
    t = std * torch.randn((100, 20)) + mean
    return t
 
writer = SummaryWriter('./pytorch_tb/')
for step, mean in enumerate(range(-10, 10, 1)):
    w = norm(mean, 1)
    writer.add_histogram("w", w, step)
    writer.flush()
writer.close()