本文详细介绍了如何使用 PyTorch 对 AlexNet 和 ResNet 模型的中间层特征矩阵以及卷积核参数进行可视化。通过特征图的明暗程度来理解卷积层关注的信息，并展示了 ResNet 相较于 AlexNet 的优势。此外，还提到了可视化工具 TensorBoard 的使用，并给出了相关代码示例。
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介绍一种可视化feaature maps以及kernel weights的方法
推荐可视化工具TensorBoard：可以查看整个计算图的数据流向，保存再训练过程中的损失信息，准确率信息等
代码下载：
deep-learning-for-image-processing/pytorch_classification/analyze_weights_feature
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