tensorboard特征图可视化

最新推荐文章于 2025-07-20 13:14:42 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-20 13:14:42 发布 · 3.3k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了在深度学习中如何调整和优化特征图的显示，包括不同方法下的原图显示，以及通过调整ReLU和通道求和来改进特征图的质量。文中还提到了软链接的建立，用于数据集的高效管理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述
后来更新之后两种方法都可以显示原图：

再后来就可以显示出来feature map了：
在这里插入图片描述
对排列之类的细节做了修改间隔之后
在这里插入图片描述
CONV4:
在这里插入图片描述
conv3
！！！！！！
试一下不过relu的特征图，
试一下各个通道特征图求和！

ps：
软连接建立

ln -s $VOCdevkit VOCdevkit2007

前者指实际数据集的位置，后者指要软连接的数据集的位置和名称

利用Tensorboard进行可视化
空字符
06-28 996
真是出来混迟早是要还的，之前一直拒绝学习Tensorboard，因为实在是有替代方案，直到发现到了不得不用的地步。下面主要介绍一下怎么使用Tensorboard来可视化参数，损失以及准确率等变量。 1.可视化计算图 下面是一个单层网络的手写体分类示例： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import i...
CNN可视化技术总结（一）--特征图可视化
CV技术指南（微信公众号）
01-26 6427
导言： 在CV很多方向所谓改进模型，改进网络，都是在按照人的主观思想在改进，常常在说CNN的本质是提取特征，但并不知道它提取了什么特征，哪些区域对于识别真正起作用，也不知道网络是根据什么得出了分类结果。 如在上次解读的一篇论文《Feature Pyramid Transformer》(简称FPT）中，作者提出背景信息对于识别目标有重要作用，因为电脑肯定是在桌上，而不是水里，大街上，背景中的键盘鼠标的存在也能辅助区分电脑与电视机，因此作者提出要使用特征金字塔融合背景信息。从人的主观判...
TensorBoard 计算图的查看方式
12-20
Tensorflow计算图的展示： 1. 设置生成计算图，运行程序会自动生成“logs”日志文件 2. 在Terminal下输入指令 如果当前路径为程序日志路径（即“logs”所在路径），直接输入指令 tensorboard –logdir = logs 如果当前路径不是程序日志路径（即“logs”所在路径），可以 cd “日志的绝对路径”进入“logs”所在的路径，或者 直接输入指令 tensorboard –logdir = “logs的绝对路径” 以上图中的“logs为例”，其绝对路径为“D:\Deep_Learning\Code_Test\Reinforcement-lear
YOLOv8热力图可视化每层网络特征(源码+lw+部署文档+讲解等)
最新发布
卧龙文化工作室的博客
07-20 411
摘要：本文针对YOLOv8模型，采用Grad-CAM技术进行热力图可视化分析，揭示其多层次特征学习机制。研究表明，低层特征捕捉细节信息，高层特征聚焦语义内容，验证了模型在复杂场景中的适应性。热力图分析为模型可解释性、优化及过拟合诊断提供了有效工具，并提出结合t-SNE等技术的未来研究方向，为目标检测领域的发展提供新思路。
CNN特征图可视化
05-18
基于MATLAB中MatConvNet工具包实现的VGG网络特征图和卷积核可视化
PyTorch实战：模型训练中的特征图可视化技巧
fengbeely的博客
06-21 1057
1.特征图可视化，这种方法是最简单，输入一张照片，然后把网络中间某层的输出的特征图按通道作为图片进行可视化展示即可。
Tensorboard特征图可视化
热门推荐
等一杯咖啡的博客
05-25 1万+
前言 实现孪生卷积神经网络时，验证是否共享了参数，进行了特征图可视化。由于卷积层特征图通道都很大，需要进行重新reshape成Tensorboard可以显示的通道数（１或３或４），这里全部变成了单通道的特征图。没有使用tf.reshape()是因为发现有问题，所以还是自己重新利用tf.concat进行reshape。 效果 代码提示 主要是最后两个函数，一个添加Tensor...
Keras特征图Tensorboard可视化
等一杯咖啡的博客
11-07 9930
前言 之前在用Tensorflow框架的时候，对于特征图的可视化已经研究了一下。主要的思路其实就是将特征图展开铺平成一张大图。具体文章参考Tensorboard特征图可视化。 文章主要的函数就是将特征图沿着第四通道展开，然后将其拼接。最后的返回结果 all_concact 其实还是个四维的张量，第一维是 batch_size，最后一维是 1，中间两维则是大的特征图的尺寸。 def _concact...
8.3 TensorBoard使用：图像可视化、卷积核特征图可视化、网络可视化
liupc的学习笔记
09-27 3531
一、add_image()方法 、torchvision.utils.make_grid 二、AlexNet卷积核与特征图可视化 三、add_graph、torchsummary 一、SummaryWriter类的具体方法（续） 4. add_image()方法 可以将2d的张量或者3d的张量进行可视化。 dataformats:数据形式。有三种模式可以选。C...
【pytorch】用tensorboardX可视化特征图
qq_37791134的博客
08-12 2657
利用tensorflowX对特征图进行可视化，不同卷积层的特征图的抽取程度不一样的， # 利用tensorboardX可视化特征图 import torchvision.utils as vutils from tensorboardX import SummaryWriter writer = SummaryWriter(log_dir='logs', comment='feature map') for i,data in enumerate(trainloader, 0): # 获取训练数
5-4.TensorBoard可视化
zy345293721的博客
07-11 1192
Pytorch中利用TensorBoard可视化的大概过程如下：首先在Pytorch中指定一个目录创建一个torch.utils.tensorboard.SummaryWriter日志写入器。然后根据需要可视化的信息，利用日志写入器将相应信息日志写入我们指定的目录。最后就可以传入日志目录作为参数启动TensorBoard，然后就可以在TensorBoard中愉快地看片了。我们主要介绍Pytorch中利用TensorBoard进行如下方面信息的可视化的方法。
tensorboardX可视化特征图
weixin_41329098的博客
07-03 541
导入需要的模块 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision from tensorboardX import SummaryWriter 构建神经网络 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1,
pytorch-tensorboard 特征图可视化
xungeer29 的博客
11-09 4199
网络不同深度特征图可视化 以ImageNet上预训练的Reset18模型为例，分别查看conv1，maxpool，layer1，layer2，layer3，layer4输出的特征图，即下采样2/4/8/16/32倍的特征图 原图: # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.
Tensorboard---输入特征图可视化
william_hehe的博客
01-02 3446
1.预备知识： tf.summary.image(name, tensor, max_outputs=3, collections=None, family=None) 参数解析： name：A name for the generated node. Will also serve as a series name in TensorBoard. tensor：A 4-D `uint8...
pytorch使用tensorboardX做可视化（二）特征图可视化
zjh12312311的博客
11-07 1941
因为要对网络里的layer操作，所以网络层命名发生了一些改变 LeNet5.py import torch.nn as nn import numpy as np import torch from collections import OrderedDict #定义lenet5 class LeNet5(nn.Module): def __init__(self, num_clases=10): super(LeNet5, self).__init__()
TensorBoard 计算图的可视化
yichudu
08-30 7135
tensorflow 配套的可视化工具, 将你的计算图画出来.当训练一个巨大的网络的时候, 计算图既复杂又令人困惑. TensorBoard 提供了一系列的组件, 可以看到 learning rate 的变化, 看到 objective function 的变化.tfboard 读取 tf 运行时你记下的 events files, 来进行可视化. 这些 events files 包含了你记下的 summary data, 它是 protobuffer 格式, 并非文本文件.
可视化特征图
qq_24193303的博客
10-18 6257
一副图像输入网络中，每一层都会生成特征图，将指定层的特征图进行可视化，可以方便我们直观去理解每层网络提取出的特征是什么。 主要分为三个步骤： 1.将输入图片转成tensor形式[1,c,h,w], 其中1代表batchsize为1 2.创建模型，并且指定需要可视化的层 3.保存特征图的每一层，转成伪彩图进行保存 from torchvision import datasets, models, transforms import torch.nn as nn import numpy as np
如何查看tensorboard图
fs01234的博客
10-12 4702
1、在cmd窗口中激活tensorflow环境 进入tensorflow环境路径 E:\Work_Softwares\venv\Scripts 激活环境 activate 效果如下： 2、输入命令，tensorboard --logdir=+文件夹路径 出现如下提示： 3、在浏览器中输入：http://localhost:6006，即可查看到tensorboard图。 ...
特征图可视化(pytorch)
景唯acr
02-18 9628
本篇博客的可视化是可视化网络的每层特征图，不是指类激活图（CAM）可视化，CAM可视化可以参考Grad-Cam实现流程(pytorch) 这篇博客的目的仅是记录而已，由于距离上次使用过于久远，具体参考文章已经找不到． 可视化效果如下图: 浅层 深层 代码 import torch.nn as nn import numpy as np from PIL import Image import torchvision.transforms as transforms import torchvision.
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值