使用特征图输出进行特征图可视化
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前言
提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
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，本文就介绍了基于pytorch使用特征图输出进行特征图可视化的方法
特征图输出就是某个图像（序列）经过该层时的输出
以下是本篇文章正文内容
效果展示
获取某一层特征图输出
原图
方法一：使用IntermediateLayerGetter类
python
# 返回输出结果
import random
import cv2
import torchvision
import torch
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from torchvision import transforms
from torchvision import models
# 定义函数，随机从0-end的一个序列中抽取size个不同的数
def random_num(size, end):
range_ls = [i for i in range(end)]
num_ls = []
for i in range(size):
num = random.choice(range_ls)
range_ls.remove(num)
num_ls.append(num)
return num_ls
path = "img_1.png"
transformss = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])
# 注意如果有中文路径需要先解码，最好不要用中文
img = cv2.imread(path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 转换维度
img = transformss(img).unsqueeze(0)
model = models.resnet50(pretrained=True)
new_model = torchvision.models._utils.IntermediateLayerGetter(model, {'layer1': '1', 'layer2': '2', "layer3": "3"})
out = new_model(img)
tensor_ls = [(k, v) for k, v in out.items()]
# 这里选取layer2的输出画特征图
v = tensor_ls[1][1]
# 选择目标卷积层
target_layer = model.layer2[2]
"""
如果要选layer3的输出特征图只需把第一个索引值改为2，即：
v=tensor_ls[2][1]
只需把第一个索引更换为需要输出的特征层对应的位置索引即可
"""
# 取消Tensor的梯度并转成三维tensor，否则无法绘图
v = v.data.squeeze(0)
print(v.shape) # torch.Size([512, 28, 28])
# 随机选取25个通道的特征图
channel_num = random_num(25, v.shape[0])
plt.figure(figsize=(10, 10))
for index, channel in enumerate(channel_num):
ax = plt.subplot(5, 5, index + 1, )
plt.imshow(v[channel, :, :])
plt.savefig("./img/feature.jpg", dpi=300)输出的结果如下：
方法二：使用hook机制（推荐）
如下代码所示:
python
# 返回输出结果
import random
import cv2
import torchvision
import torch
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from torchvision import transforms
from torchvision import models
# 定义函数，随机从0-end的一个序列中抽取size个不同的数
def random_num(size, end):
range_ls = [i for i in range(end)]
num_ls = []
for i in range(size):
num = random.choice(range_ls)
range_ls.remove(num)
num_ls.append(num)
return num_ls
path = "img_1.png"
transformss = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])
# 注意如果有中文路径需要先解码，最好不要用中文
img = cv2.imread(path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 转换维度
img = transformss(img).unsqueeze(0)
model = models.resnet50(pretrained=True)
# 选择目标层
target_layer = model.layer2[2]
# 注册钩子函数，用于获取目标卷积层的输出
outputs = []
def hook(module, input, output):
outputs.append(output)
hook_handle = target_layer.register_forward_hook(hook)
_ = model(img)
v = outputs[-1]
"""
如果要选layer3的输出特征图只需把第一个索引值改为2，即：
v=tensor_ls[2][1]
只需把第一个索引更换为需要输出的特征层对应的位置索引即可
"""
# 取消Tensor的梯度并转成三维tensor，否则无法绘图
v = v.data.squeeze(0)
print(v.shape) # torch.Size([512, 28, 28])
# 随机选取25个通道的特征图
channel_num = random_num(25, v.shape[0])
plt.figure(figsize=(10, 10))
for index, channel in enumerate(channel_num):
ax = plt.subplot(5, 5, index + 1, )
plt.imshow(v[channel, :, :])
plt.savefig("./img/feature2.jpg", dpi=300)总结
以上就是今天要讲的内容