Pytorch 可视化CNN中间层的输出

最新推荐文章于 2022-10-31 16:01:20 发布
最新推荐文章于 2022-10-31 16:01:20 发布
阅读量1.7k 收藏
点赞数
分类专栏： 教程
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_23944915/article/details/99836021
版权

https://blog.youkuaiyun.com/qq_23944915/article/details/99836021

PyTorch深度学习实战（13）——可视化神经网络中间层输出
盼小辉丶的博客
08-24 7950
通过可视化特征学习的结果，我们可以以直观的方式观察网络在处理数据时发生的变化，利用可视化方法能够探索中间层的输出，理解网络如何对输入数据进行编码和转换。我们可以通过观察特征图、梯度分布、降维可视化等手段来揭示网络中学到的有用模式、边缘检测、颜色分布等。在本节中，我们将探索神经网络究竟学到了什么，使用卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN) 对包含 X 和 O 图像的数据集进行分类，并检查网络层输出了解激活结果。
使用pytorch可视化中间层的结果
博客
01-02 1万+
一直比较想知道图片经过卷积之后中间层的结果，于是使用pytorch写了一个脚本查看，先看效果 这是原图 我们使用的VGG16，包含RULE层总共有30层可以可视化的结果，原图大小为224224，经过第一层后大小为64224*224，下面是可视化的结果： ...
Python-在PyTorch中可视化CNN
08-11
在PyTorch中可视化CNN
pytorch-中间层可视化
热门推荐
识物专栏
02-17 12万+
目录 1. 标定目标层位置 2. 把模型在某层截断 在inference阶段，整个模型会load到GPU上，进行端到端的计算，通常只会给你输出一个最终结果。 如果想要获取模型的中间层输出，则需要在计算前标定目标层位置(通过forward返回)，或者把模型在那层截断(当作一个小模型)输出。本文介绍2种获取模型中间层输出结果的方法： 1. 标定目标层位置 def forward(self, x): layer1_out = self.layer1(x) layer2_out =..
pytorch实现神经网络中间层的可视化
xiaobian_的博客
06-20 2132
实现思路： 处理单张图片作为网络输入。 根据给定的layer层，获取该层的输出结果features。 考虑到features的形状为：[batch_size, filter_nums, H, W] 提取其中的第一个过滤器得到的结果feature。 以一张图片作为输入的情况下，我们得到的feature即为[H,W]大小的tensor。 将tensor转为numpy，然后归一化到[0,1]，最后乘255，使得范围为[0,255] 得到灰度图像并保存。 实现过程： 模型我用了在ImageNet预先训练好的v
Pytorch之经典神经网络CNN(Extra-1) —— CNN可视化(查看中间层feature_map)
hxxjxw的博客
03-19 3963
CNN各层输出可视化 输入的原图是kaggle的猫狗数据集中的一张图片 conv1 bn1 relu maxpool layer1 layer2 layer3 layer4 avgpool fc 因为到后期的图片会越来越小，所以我们有一个缩放操作，每张图片有一个输出的原图，还有一个 CNN 卷积 feature map可视化 ...
Pytorch输出网络中间层特征可视化
Weary_PJ的博客
03-24 1万+
本文主要介绍了如何提取特定层的特征，然后对它进行可视化。最后给出了不同网络的应用案例。
使用pytorch实现可视化中间层的结果
09-18
在本文中，我们将探讨如何使用PyTorch框架来可视化神经网络模型，特别是VGG16模型的中间层结果。PyTorch是一个强大的深度学习库，它提供了灵活性和易用性，使得研究人员和开发者能够轻松地构建和理解复杂的神经网络...
Pytorch可视化自定义CNN中间层的每一层输出
qq_40303258的博客
06-21 4233
定义LayerActivations类， python代码如下： class LayerActivations: features = None def __init__(self, model, layer_num): self.hook = model[layer_num].register_forward_hook(self.hook_fn) def hook_fn(self, module, input, output): self.fea
pytorch 输出中间层特征的实例
09-18
总的来说，PyTorch提供了灵活的机制来访问和利用模型的中间层特征，这在模型调试、特征可视化、特征提取等任务中非常有用。通过在`forward`函数中添加额外的代码，我们可以轻松地实现这一目标，而不会显著影响模型的...
pytorch 可视化初探
learning notes
12-06 1899
最近遇到一个调不出模型性能 bug, 需要深入一点了解。 可视化这块了解到主要是三块： visdom tensorboard-pytorch crayon 1. visdom先跑demo。端口号是8097， 可以在本地监听，然后用浏览器打开。git clone https://github.com/facebookresearch/visdom cd visdom python -m visdo
pytorch使用（三）网络结构可视化
修行记
12-16 2万+
pytorch使用（三）网络结构可视化
CNN网络过程可视化
zxmyoung的博客
01-06 598
参考1：pytorch版本 (325条消息) Pytorch从入门到放弃（8）——可视化FeatureMap(特征图)_澎湃de家夥的博客-优快云博客
一分钟教你在PyTorch跑模型的时候提取中间层查看图片
万方名的博客
05-07 1401
首先导入需要的库 import torch import torch.nn as nn # 网络库 import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim # 优化器 import pandas as pd # 数据处理 import torchvision import torchvision.transforms as ...
pytorch 获取模型中间层输出的方法
weixin_41396062的博客
10-31 1605
pytorch 获取模型中间层输出的方法 hook钩子函数及model.named_children()
PyTorch可视化理解卷积神经网络
weixin_33989780的博客
01-20 1039
如今，机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99％级别的准确率。生活中，我们每天都会运用到这一点，比如，智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面取得优异性能可能是源于一种特定类型的神经网络——卷积神经网络（CNN）。如果你是一个深度学习爱好者...
180705 Pytorch查看模型每层的输出形状
专注机器学习之路
07-05 1万+
How to print output shape of each layer? Keras style model.summary() in PyTorch # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jul 5 14:22:03 2018 @author: guokai_liu """ import torch from torchvis..
Pytorch 中 CAM绘制热度图
perfects110的博客
08-15 7194
本篇主要介绍基于类激活映射(Class Activation Mapping, CAM）的热度图绘制 算法原理出自论文: Learning Deep Features for Discriminative Localization 框架结构如下图所示: 作者在文中指出当前网络中普遍使用的GAP层，能够有效的反映目标物体周围的 特征；故作者采用了全连接层的特征来与CNN 网络的最后一个卷...
PyTorch CNN可视化技术详解
资源摘要信息:"PyTorch实现的卷积神经网络（CNN）可视化技术" 在现代深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是处理图像和视频数据的一类重要神经网络架构。PyTorch是一个开源机器学习库，它提供了强大的工具来设计和训练...
评论
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