pytorch可视化 resnet50特征图

AI算法网奇

于 2019-06-26 15:21:08 发布

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分类专栏： pytorch知识宝典深度学习宝典

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/93743641

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本文介绍了如何使用PyTorch对ResNet50模型的特征图进行可视化，通过详细步骤帮助理解模型在图像处理中的内部工作原理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考：https://blog.youkuaiyun.com/u012435142/article/details/84711978

Python可视化resnet50所有层特征图
使用pytorch中预训练模型,在网络inference的过程中显示特征图的每个通道.
文章目录
代码
input image [1,3,224,224]
conv1 [1,64,112,112]
bn1_relu [1,64,112,112]
maxpool [1,64,56,56]
layer1 [1,256,56,56]
layer2 [1,512,28,28]
layer3 [1,1024,14,14]
layer4 [1,2048,7,7]
avgpool [1,2048]
fc [1,1000]
代码
import cv2
import time
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch import nn
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np

savepath='vis_resnet50/features_elephant'
if not os.path.exists(savepath):
    os.mkdir(savepath)


def draw_features(width,heigh