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介绍一种可视化feaature maps以及kernel weights的方法
推荐可视化工具TensorBoard：可以查看整个计算图的数据流向，保存再训练过程中的损失信息，准确率信息等
学习视频：
使用pytorch查看中间层特征矩阵以及卷积核参数_哔哩哔哩_bilibili
代码下载：
deep-learning-for-image-processing/pytorch_classification/analyze_weights_featuremap at master · WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing · GitHub
一、所需文件
AlexNet.pth 和 resNet34.pth 文件通过之前的训练获得
二、操作步骤
AlexNet 的中间层特征矩阵
1.在analyze_feature_map.py 文件的 out_put 处设置断点并debug，查看print model所打印的信息
- 打印两个层结构：第一个是features，第二个是classifier，与 alexnet_model.py文件中的所定义的层结构一一对应，如下图所示：
- 在 alexnet_model.py 文件的 for name, module in self.features.named_children(): 行设置断点并单步运行
得到name = 0 和卷积层conv 2d，后面以此类推
- 让程序接着运行到for循环处
查看out_put，是一个list，一共有三层，分别对应第一个，第二个，第三个卷积层的输出特征矩阵
5.让程序执行完
（1）输出为第一个卷积层 所输出的特征矩阵的前12个通道的特征图
通过特征图的明暗程度来理解卷积层一所关注的一些信息，亮度越高的地方就是卷积层越感兴趣的地方。
原图如下：
（2）卷积层二所输出的特征矩阵：抽象程度越来越高，有些卷积核没有起到作用
卷积层三 所输出的特征矩阵
（3）去掉cmap='gray’之后的颜色为蓝绿色
（4）如果想看更多信息，则在 alexnet_model.py 的向前传播过程中进行修改
假如要看全连接层的图像，则也要将输入的图像通过features层结构，再通过全连接层才能查看
resnet34 的中间层特征矩阵
1.修改代码并再下图处设置断点debug
可以再终端看到resnet的层结构
2.运行结果如图
明显resnet学习到的信息比 alexnet更多
有两个原因：resnet确实比alexnet更加优秀
resnet使用迁移学习的方法，并且预训练数据集是使用 imagenet 数据集进行训练的
3.layer1所输出的特征矩阵，明显比alexnet好很多，每一个特征层都有输出，都是有用的
AlexNet 的卷积核参数
- 打开 analyze_kernel_weight.py 文件
这里可以不用实例化模型，直接通过 torch.load 函数载入训练权重，因为通过 torch.load 载入后，就是一个字典类型，它的key就代表每个层结构的名称，对应的value就是每层的训练信息
- 通过 model.state_dict 函数获取模型中所有的可训练参数的字典，再通过keys方法获取所有的具有参数的层结构的名称
单步运行看一下weights_keys
如下图所示，weights_keys 是一个有序的keys，按照正向传播过程的顺序进行保存的
命名规则：
feature0，feature3，feature6，feature8，feature10等卷积层才有训练参数
激活函数和最大池化下采样是没有激活函数的
3.接下来遍历 weights_keys
model.state_dict 函数获取模型中所有的可训练参数的字典信息，传入对应的key就得到了参数信息，再通过numpy方法将权值信息转化为numpy格式，方便分析
注意：卷积核通道的排列顺序是
kernel_number 卷积核个数，对应的输出特征矩阵的深度
kernel_channel 卷积核深度，对应的输入特征矩阵的深度
kernel_height, kernel_width，卷积核的高度和宽度
- 获得信息
# k = weight_t[0, :, :, :] # 通过切片的方式获得信息# calculate mean, std, min, max 对所有卷积核的信息进行计算weight_mean = weight_t.mean() #均值weight_std = weight_t.std(ddof=1) #标准差weight_min = weight_t.min() #最小值weight_max = weight_t.max() #最大值
卷积层一对应的卷积核值的分布
卷积层一对应的偏置的分布
后面的都是一样的，不做展示
ResNet 的卷积核参数
1.第一个卷积层的分布
2.bn层的分布，使用bn时就不用使用偏置
weight就是下图的 参数
bias对应上图的 参数
mean对应的是均值 ，是统计得到的
方差 也是统计得到的
后面的输出都是一样的结构。