在 Torch (lua) 中可视化中间层中的图像答案

【问题标题】：Visualize images in intermediate layers in torch (lua)在 Torch (lua) 中可视化中间层中的图像
【发布时间】：2015-10-09 04:29:19
【问题描述】：

在conv-nets模型中，我知道如何可视化过滤器，我们可以做itorch.image(model:get(1).weight)

但是我怎样才能有效地可视化卷积后的输出图像呢？尤其是深度神经网络中第二层或第三层的那些图像？

谢谢。

【问题讨论】：

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标签： image lua data-visualization convolution torch

【解决方案1】：

类似于重量，你可以使用：

itorch.image(model:get(1).output)

【讨论】：

谢谢！让我试试看。

【解决方案2】：

可视化权重：

-- visualizing weights
n = nn.SpatialConvolution(1,64,16,16)
itorch.image(n.weight)

要可视化特征图：

-- initialize a simple conv layer
n = nn.SpatialConvolution(1,16,12,12)

-- push lena through net :)
res = n:forward(image.rgb2y(image.lena())) 

-- res here is a 16x501x501 volume. We view it now as 16 separate sheets of size 1x501x501 using the :view function
res = res:view(res:size(1), 1, res:size(2), res:size(3))
itorch.image(res)

【讨论】：