image - 在 Torch (lua) 中可视化中间层中的图像

Question

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。

Answer 1

与重量类似，您可以使用：

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

Answer 2

可视化权重：

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

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)

更多信息：https ://github.com/torch/tutorials/blob/master/1_get_started.ipynb