pytorch 可视化feature map

最新推荐文章于 2025-05-24 16:33:01 发布

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最新推荐文章于 2025-05-24 16:33:01 发布 · 1.3w 阅读

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本文介绍了一种通过Python和PyTorch实现的特征图可视化方法，该方法有助于理解卷积神经网络内部工作原理并进行参数调整优化。通过实例展示了如何加载预训练模型、获取指定层的特征图，并将其转化为可视化格式。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

之前做的一些项目中涉及到feature map 可视化的问题，一个层中feature map的数量往往就是当前层out_channels的值，我们可以通过以下代码可视化自己网络中某层的feature map，个人感觉可视化feature map对调参还是很有用的。不多说了，直接看代码：

import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
import pickle

from sys import path
path.append('/residual model path')
import residual_model
from residual_model import Residual_Model

model = Residual_Model()
model.load_state_dict(torch.load('./model.pkl'))



class