三行代码可视化神经网络特征图！
AI算法与图像处理
共 2130字，需浏览 5分钟
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2022-01-02 10:37
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来源 ：https://zhuanlan.zhihu.com/p/450172884
在科研论文，方案讲解，模型分析中，合理解释特征图是对最终结果的一个加分项。但是之前的一些可视化特征图的方法往往会有一些tedious，于是我在这里给大家推荐一个非常方便实现这个目标的库 -- Evison。
代码：https://github.com/JonnesLin/Evison
GitHub仓库中有完整的代码案例和云端可执行代码，同时也欢迎大家提issue和点star
视频讲解链接:
https://www.bilibili.com/video/BV1wP4y1n7YS?pop_share=1
代码实操
# 首先需要安装Evison!pip install Evisonfrom Evison import Display, show_networkfrom torchvision import models# 生成我们需要可视化的网络(可以使用自己设计的网络)network = models.efficientnet_b0(pretrained=True)# 使用show_network这个辅助函数来看看有什么网络层(layers)show_network(network)# 以下是部分输出'''features.6.3.block.2features.6.3.block.2.avgpoolfeatures.6.3.block.2.fc1features.6.3.block.2.fc2features.6.3.block.2.activationfeatures.6.3.block.2.scale_activationfeatures.6.3.block.3features.6.3.block.3.0features.6.3.block.3.1features.6.3.stochastic_depthfeatures.7features.7.0features.7.0.blockfeatures.7.0.block.0features.7.0.block.0.0features.7.0.block.0.1features.7.0.block.0.2features.7.0.block.1features.7.0.block.1.0features.7.0.block.1.1features.7.0.block.1.2features.7.0.block.2'''# 构建visualization的对象 以及 制定可视化的网络层visualized_layer = 'features.7.0'display = Display(network, visualized_layer, img_size=(224, 224)) # img_size的参数指的是输入图片的大小# 加载我们想要可视化的图片from PIL import Imageimage = Image.open('Dog_and_cat.jpeg').resize((224, 224))# 将想要可视化的图片送入display中，然后进行保存display.save(image)
结果：
可视化的结果
提示：
如果想调整成别的模型需要修改，
# 载入的模型调整network = models.efficientnet_b0(pretrained=True)# 使用show_network这个辅助函数来看看有什么网络层(layers)show_network(network)# 构建visualization的对象 以及 制定可视化的网络层# 根据网络层的 key 来调整visualized_layer = 'features.7.0'# PS 上面代码是在jupyter 上运行# 如果不是在这运行，可以使用 torchvision.utils.save_image，保存结果
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