在 cnn 和 unet 中显示权重和激活答案

【问题标题】：displaying weights & activations in cnn & unet在 cnn 和 unet 中显示权重和激活
【发布时间】：2020-08-28 15:24:40
【问题描述】：

我正在使用 Tensorflow、Numpy 和 Matplotlib 在 Python 中进行编程，我想看看如何在我的 CNN 图表中可视化学习的权重和激活。

我的算法的基本流程（我想在我的图中表示）如下：

我想可视化学习的权重。

我还想要一个未标记的图像，我想对其进行测试，并在测试时可视化权重。

有没有办法使用图像来可视化而不是尝试使用 TensorBoard？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

是的，这是一个不错的库供您用于此目的：Keract。

使用函数get_activations 然后display_activations。

【讨论】：

非常感谢！我仍然收到以下错误： NameError Traceback (most recent call last) in () ----> 1 keract.get_activations(model, x, layer_name=None, nodes_to_evaluate= None, output_format='simple', auto_compile=True) NameError: name 'keract' is not defined
此导入是否有效from keract import get_activations
是的，导入工作正常，但之后我收到错误..不知道为什么。谢谢