本文對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層特征圖可視化的過程進(jìn)行運(yùn)行示例，方便大家使用，有助于更好的理解深度學(xué)習(xí)的過程，尤其是每層的結(jié)果。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層特征圖可視化的好處和特點(diǎn)如下：

可視化過程可以了解網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像像素的權(quán)重分布，可以了解網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像特征的提取過程，還可以剔除對(duì)特征表達(dá)無關(guān)緊要的像素，縮短網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間，減少模型復(fù)雜度。
可以將復(fù)雜多維數(shù)據(jù)以圖像形式呈現(xiàn)，幫助科研人員更好的理解數(shù)據(jù)特征，同時(shí)可以建立定量化的圖像與病理切片的對(duì)應(yīng)關(guān)系，為后續(xù)病理研究提供可視化依據(jù)。

本示例以一幅圖象經(jīng)過一層卷積輸出為例進(jìn)行。在自己運(yùn)行時(shí)可以多加幾層卷積和調(diào)整相應(yīng)的輸出通道等操作。

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
import math
from torchvision import transforms
# 定義一個(gè)卷積層
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=2, padding=1)

# 輸入圖像（隨機(jī)生成）
image = Image.open("../11111.jpg")
#input_image = torch.randn(1, 3, 224, 224)
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()
])

# 對(duì)圖像應(yīng)用轉(zhuǎn)換操作
input_image= transform(image)
input_image = input_image.unsqueeze(0)

# 通過卷積層獲取特征圖
feature_map = conv_layer(input_image)

batch, channels, height, width = feature_map.shape
blocks = torch.chunk(feature_map[0].cpu(), channels, dim=0)
n = min(32, channels)  # number of plots
fig, ax = plt.subplots(math.ceil(n / 8), 8, tight_layout=True)  # 8 rows x n/8 cols
ax = ax.ravel()
plt.subplots_adjust(wspace=0.05, hspace=0.05)
for i in range(n):
    ax[i].imshow(blocks[i].squeeze().detach().numpy())  # cmap='gray'
    ax[i].axis('off')
plt.savefig('./tezhengtu.jpg', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()
plt.close()

代碼解釋：
步驟1 定義一個(gè)卷積層（Convolutional Layer）：conv_layer，該卷積層有3個(gè)輸入通道，64個(gè)輸出通道， kernel size為3x3，步長(zhǎng)為2，填充為1。
步驟2輸入圖像：這里使用了一個(gè)真實(shí)的圖像文件路徑"…/11111.jpg"作為輸入圖像。你可以替換為你自己的圖像文件路徑。
步驟3定義一個(gè)圖像轉(zhuǎn)換操作（transform）序列，用于將輸入圖像轉(zhuǎn)換為PyTorch需要的張量格式。這里僅包含一個(gè)操作：轉(zhuǎn)換為張量（ToTensor）。
步驟4對(duì)輸入圖像應(yīng)用轉(zhuǎn)換操作：通過transform(image)將圖像轉(zhuǎn)換為PyTorch張量，然后通過unsqueeze(0)增加一個(gè)額外的維度（batch維度），使得輸入圖像的形狀變?yōu)?1, 3, H, W)。

步驟5通過卷積層獲取特征圖：將輸入圖像傳遞給卷積層conv_layer，得到特征圖feature_map。
步驟6將特征圖轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組：為了可視化，需要將特征圖從PyTorch張量轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組。這里使用了detach().numpy()方法來實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換。
步驟7獲取特征圖的一些屬性：使用shape屬性獲取特征圖的batch大小、通道數(shù)、高度和寬度。
步驟8分塊顯示特征圖：為了在圖像中顯示特征圖，需要將特征圖分塊處理。這里使用torch.chunk方法將特征圖按照通道數(shù)分割成若干塊，每一塊代表一個(gè)通道的輸出。然后使用Matplotlib庫中的subplot功能將分塊后的圖像顯示在畫布上。具體地，這段代碼將分塊后的圖像顯示在一個(gè)8x8的畫布上，每個(gè)小圖的尺寸為256x256像素（因?yàn)樽詈笠粔K圖像可能不足8個(gè)通道，所以使用了最少的小圖數(shù)量）。最后使用savefig方法保存圖像到文件，并關(guān)閉Matplotlib的畫布。

輸入的圖像為：

經(jīng)過一層卷積之后的特征圖為：

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-756032.html

到了這里，關(guān)于【Python】【Torch】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層輸出的特征圖可視化詳解和示例的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！