目录TensorBoardCreate a summary writerGeneral api formatAdd scalar`add_scalar``add_scalars`Add graph (visualize a model)Add histogramAdd imageadd_imagetorchvision.utils.make_gridadd_imagesAdd figureAdd
如果我们实现了一个 CNN 网络，在 mnist 上通过两个卷积层完成分类识别。但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如 loss 和 accuracy 的变化曲线。当然，我们可以将训练过程中的数据数据打印出来，但是一个是不够直观，另外一个是没有图形的表现力强。所以本篇笔记介绍了 tensorboard 来完成可视化的操作。1. TensorBoard 介
可视化特征图可视化可视化为深度学习模型的训练和测试过程提供了直观的解释。在MMYOLO中，可以使用VisualizerMMEngine中提供的feature map可视化，具有以下特点：支持基本绘图界面和特征图可视化。支持选择模型中的不同层来获取特征图。显示方式包括squeeze_mean、select_max、topk。用户还可以使用 自定义特征图显示的布局arrangement。特征图生成您可
卷积¶
卷积在 pytorch 中有两种方式，一种是 torch.nn.Conv2d()，一种是 torch.nn.functional.conv2d()，这两种形式本质都是使用一个卷积操作这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的，首先需要输入是一个 torch.autograd.Variable() 的类型，大小是 (batch, channel, H, W)，其中 batch 表示输入的一批数
# PyTorch特征热力图可视化
随着深度学习技术的发展，模型的可解释性变得愈发重要。特别是对于卷积神经网络（CNN）等复杂模型，理解它们如何做出决策，可以帮助我们改善模型性能并避免潜在的偏差。而特征热力图就是一种有效的可视化方法，能够展示模型在图像中关注的区域。本文将介绍如何使用PyTorch生成特征热力图，并提供相关的代码示例和流程图。
## 什么是特征热力图？
特征热力图通过颜色的不
原创
2024-08-13 09:02:06
1391阅读
文章目录前言更新一下一、torchvision.models._utils.IntermediateLayerGetter*注意：torcvision的最新版本0.13，已经取消了pretrained=True这个参数，并且打算在0.15版正式移除，如果用pretrained这个参数会出现warring警告。现在加载与训练权重的参数改成了**weights**，这样可以加载不同版本的预训练权重，
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2024-01-04 11:31:19
79阅读
前言在利用深度学习进行分类时，有时需要对中间的特征图进行可视化操作，看看网络都学习
原创
2022-06-27 15:58:03
318阅读
# pytorch可视化语义分割特征图实现教程
## 概述
在本教程中，我们将学习如何使用pytorch库来实现可视化语义分割特征图的功能。我们将使用预训练的卷积神经网络模型，以及pytorch提供的一些工具函数和可视化库来实现这个功能。我们将分为以下几个步骤来完成这个任务：
1. 导入必要的库和模型
2. 加载预训练模型
3. 加载图像数据
4. 进行预测
5. 可视化语义分割特征图
##
原创
2023-08-19 07:36:43
784阅读
当你想了解网络学习了什么的时候，一般都想着将特征图可视化，列如backbone中第一层输出
原创
2023-06-15 11:09:37
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文章目录前言一、可视化网络结构7.1.1 使用print函数打印模型基础信息7.1.2 使用torchinfo可视化网络结构二、CNN可视化7.2.1 CNN卷积核可视化7.2.2 CNN特征图可视化方法7.2.3 CNN class activation map可视化方法7.2.4 使用FlashTorch快速实现CNN可视化三、使用TensorBoard可视化训练过程7.3.1 Tensor
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2024-01-12 13:19:11
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作者丨Pascal
0、前言
本文所有代码解读均基于PyTorch 1.0，Python3；
本文为原创文章，初次完成于2019.03，最后更新于2019.09；
最近复现的一篇论文一直都难以work，上了特征图可视化后一下子就找到了问题所在，所以今天想梳理一下PyTorch里面的特征图可视化。
大家都知道Tensorflow有一款非常优秀的可视化工具Tensorboard，而
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2021-07-16 18:22:29
616阅读
PyTorch模型训练特征图可视化（TensorboardX）
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2021-08-30 16:49:37
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介绍了Loss可视化、输入图片和标签的可视化、单通道特征图的可视化、多通道特征图的可视化，并分析了make_grid()通道数的问题。
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2021-07-12 10:51:19
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导言： 在CV很多方向所谓改进模型，改进网络，都是在按照人的主观思想在改进，常常在说CNN的本质是提取特征，但并不知道它提取了什么特征，哪些区域对于识别真正起作用，也不知道网络是根据什么得出了分类结果。 如在上次解读的一篇论文《Feature Pyramid Transformer》(简称FPT
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2024-06-14 21:13:53
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1) 可视化模型结构from torchviz import make_dot
model = ResNet18()
print(model) #输出模型的详细信息
x = torch.randn(1,3,32, 32).requires_grad_(True)
y = model(x)
vis_graph = make_dot(y, params=dict(list(model.named
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2024-01-13 21:58:43
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如果我们实现了一个 CNN 网络，在 mnist 上通过两个卷积层完成分类识别。但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如 loss 和 accuracy 的变化曲线。当然，我们可以将训练过程中的数据数据打印出来，但是一个是不够直观，另外一个是没有图形的表现力强。所以本篇笔记介绍了 tensorboard 来完成可视化的操作。1. TensorBoard 介
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2024-01-16 04:20:27
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# NLP特征可视化实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现NLP特征可视化。在本文中，我将向你展示一个简单的流程来实现这一目标。首先，让我们来看一下整个流程的步骤。
## 流程步骤
下表列出了实现NLP特征可视化的步骤。
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 数据收集 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 特征提取 |
| 步
原创
2023-10-11 04:13:10
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1. 可视化单张图片from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import torch
if __name__ == '__main__':
summary_writer = SummaryWriter(log_dir='log_image', comment='test tensorboard image', filename
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2024-04-11 10:17:02
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1.可视化网络结构网络结构的日益复杂使得我们在设计和调试算法的时候越来越难直接通过代码来确定神经网络的内部结构、输入输出以及参数等信息。因此，我们需要借助图形化的交互工具来辅助我们完成神经网络结构设计和神经网络训练调试。在Tensorflow中，我们可以使用tensorflow.summary来记录网络结构，并通过Tensorboard对网络结构进行显示，通过可视化地查看网络结构辅助我们对神经网络
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2024-01-17 05:31:26
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基于pytorch的网络结构可视化前言 之前实现了一些常见的网络架构，但是有些网络架构并没有细说，并且网络传输过程中shape的变化也很少谈及过。 除此之外，前面的实现很少涉及到可视化的内容，比如损失值的可视化、网络结构的可视化。 所以本期博客就是补充一下这几点。目录结构 文章目录基于pytorch的网络结构可视化1. 安装：2. summary使用方法：3. tensorboardX使用方法：4
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2024-08-27 15:10:32
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