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
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
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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
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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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# 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
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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
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
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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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1.论文相关 论文题目：Hu, Guosheng, et al. "Attribute-Enhanced Face Recognition with Neural Tensor Fusion Networks." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017. 2.摘要
目录1、基本架构2、如何设计网络3、LeNet-54、AlexNet5、VGG-16/VGG-19 6、GoogLeNet7、Inception v3/v48、ResNet ILSVRC9、preResNet10、ResNeXt11、随机深度12、 DenseNet13、SENet ILSVRC1、基本架构我们用conv代表卷积层、bn代表批量归一层、pool代表汇合层。最常见
仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除转载于：作者丨Pas
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2021-08-30 16:30:15
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数据可视化简介可视化：用可视形式进行解释的动作或过程；形象化可视化的作用记录信息 分析推理 证实假设 交流思想可视化的原因因为当今处于信息爆炸的时代，处理数据的能力成为了一项至关重要的技术。通过进行可视化可以很好的对大量数据进行处理并很好的展现出来。可视化的总结协助思考 使用感知代替认知 作为大量工作记忆的外界辅助 增强认知能力视觉感知与认识感知：关于输入信号的本质； 看见的东西 认知：关于
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2023-12-14 10:56:56
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# 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
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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
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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# PyTorch计算图可视化
在深度学习中，计算图是描述模型的核心概念之一。PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架，它允许用户以动态图的方式构建和训练模型。为了更好地理解模型的结构和流程，我们可以使用PyTorch提供的工具来可视化计算图。本文将介绍如何使用PyTorch进行计算图可视化，并提供相关的代码示例。
## 什么是计算图
计算图是一种用来描述计算流程的有向无环图。在深度学习中
原创
2023-12-27 03:45:44
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最近一直在搞课题，因为看代码不直观，所以将网络结构进行可视化处理。使用了两种方法，各有优缺点，下面记录一下使用方法供人参考方法一：torchsummary可视化torchsummary可视化是pytorch可视化的一种方法，需要安装库，关于库的安装可以搜一下帖子，然后就是关于使用方法。首先导入这个库，在model里更改需要可视化的结构，这里我可视化的是我的判别器，然后传入网络设定的256x1024
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2023-10-26 11:44:16
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# 可视化深度学习特征图
深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。为了理解深度学习模型的工作原理，尤其是卷积神经网络（CNN），可视化特征图（feature map）成为了一个重要的研究方向。本文将介绍如何可视化深度学习中的特征图，并包含相应的代码示例。此外，我们还将使用甘特图和旅行图来展示学习过程。
## 1. 深度学习特征图的概述
在卷积神经网络中，每一层的输出称为特
