pytorch 可视化filters,feature map / 张生荣

Pytorch可视化的几种实现方法

一,利用 tensorboardX 可视化网络结构参考 https://github.com/lanpa/tensorboardX 支持scalar, image, figure, histogra ...

前言 Tensorflow中可以使用tensorboard这个强大的工具对计算图.loss.网络参数等进行可视化.本文并不涉及对tensorboard使用的介绍,而是旨在说明如何通过代码对网络权值和f ...

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 ...

这边我是需要得到图片在Vgg的5个block里relu后的Feature Map (其余网络只需要替换就可以了) 索引可以这样获得 vgg = models.vgg19(pretrained=True ...

在深度学习中,如果我们想获得某一个层上的feature map,就像下面的图这样,怎么做呢? 我们的代码是使用keras写的VGG16网络,网络结构如图: 那么我们随便抽取一层的数据吧,就拿第四层的p ...

目录一.Visdom简介二.安装和运行三.可视化例子 1.输出Hello World! 2.显示图像 3.绘制散点图 4.绘制线条 4.1 绘制一条直线 4.2 绘制两条直线 4.3 绘制正弦曲 ...

目录一.TensorBoard 二.Visdom 一.TensorBoard TensorBoard 一般都是作为 TensorFlow 的可视化工具,与 TensorFlow 深度集成,它能够展现 ...

目录一.TensorBoard 二.Visdom 一.TensorBoard TensorBoard 一般都是作为 TensorFlow 的可视化工具,与 TensorFlow 深度集成,它能够展现 ...

目录读取RGB文件读取HSI文件在显示图片之前需要注意的几个问题显示Tensor/numpy的数据类型 Tensor进行数据类型的转换 Numpy进行数据类型的转换显示图片保存RGB图像 ...

今天在看文档的时候,发现pytorch 的conv操作不是很明白,于是有了一下记录首先提出两个问题: 1.输入图片是单通道情况下的filters是如何操作的? 即一通道卷积核卷积过程 2.输入图片是 ...

目录前言一.效果图二.使用步骤 1.使用方法 2.注意事项总结参考前言最近写论文需要观察中间特征层的特征图,使用的是yolov5的代码仓库,但是苦于找不到很好的轮子,于是参考了很多,只找 ...

在常见的pytorch代码中,我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化.但是,有时我们有些特殊需求,比如用某一层的权重取优化其它层,或者手动指定某些权重的初始值. 核心思想就是构 ...

卷积和膨胀卷积在深度学习中,我们会碰到卷积的概念,我们知道卷积简单来理解就是累乘和累加,普通的卷积我们在此不做赘述,大家可以翻看相关书籍很好的理解. 最近在做项目过程中,碰到Pytorch中使用膨胀 ...

本文参考github上SSD实现,对模型进行分析,主要分析模型组成及输入输出大小.SSD网络结构如下图: 每输入的图像有8732个框输出; import torch import torch.nn a ...

在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢? 1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key,modu ...

先看Pytorch中的卷积 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dil ...

WGAN与GAN的不同去除sigmoid 使用具有动量的优化方法,比如使用RMSProp 要对Discriminator的权重做修整限制以确保lipschitz连续约 WGAN实战卷积生成动漫头像 ...

目录互相关运算卷积层特征映射由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据,本节我们将以图像为例. 互相关运算严格来说,卷积层是个错误的叫法,因为它所表达的运算其实是互相关运算(cross-cor ...

目录一.官方文档介绍二.torch.nn.Conv2d()函数详解参数dilation——扩张卷积(也叫空洞卷积) 参数groups——分组卷积总结一.官方文档介绍官网 nn.Conv2d ...