CNN（卷积神经网络）中间层可视化

卷积神经网络中间层可视化——简单方法

毋小黑

1308人浏览 · 2021-12-29 09:50:37

毋小黑 · 2021-12-29 09:50:37 发布

一个简单直接的方法：

fea_srcnn = self.SRCNN_block_f(x) # 某层卷积后得到的特征图fea_srcnn
print(fea_srcnn.shape)# 查看特征图形状
plt.imshow(fea_srcnn[0].cpu().permute(1,2,0)[:,:,0]) 
# 取batch的第一个图，转为CPU下的tensor，交换维度使图像符合matplotlib，取第1个通道的特征图
plt.show()

参考：

CNN（卷积神经网络）中间层可视化
pytorch-中间层可视化
《Python深度学习》第5章第4节，卷积神经网络的可视化。

技术共进，成长同行——讯飞AI开发者社区

更多推荐

大数据领域数据架构的人工智能融合应用

随着企业数据规模以年均40%的速度爆炸式增长（Gartner, 2023），传统数据架构在处理多模态数据、支撑实时智能决策时面临效率瓶颈。如何通过AI实现数据治理的自动化与智能化机器学习如何优化数据存储与查询效率深度学习模型在实时数据流处理中的应用范式智能决策系统与数据中台的架构耦合机制背景部分定义核心概念与技术演进路径核心章节解析融合架构的技术组件与算法实现实战篇提供完整的端到端解决方案应用篇呈

讯飞AI开发者社区

JWT原理

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。