cnn神经网络卷积层可视化

我就是我 2022-06-04 10:05 248阅读 0赞

#### cnn神经网络卷积层可视化 ####

1.修改model.py文件的定义网络输出函数

def inference(images,batch_size, n_classes):
    ###你的卷积层、全连接层、softmax层定义
        return softmax_linear,conv1,conv2

2.修改测试函数

logit ,conv1,conv2= model.inference(image,BATCH_SIZE,n_class)
    with tf.Session() as sess:
        ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logits_train_dir)#读取训练好的参数
        if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
            global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1]
            saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)
            print('loading sucess,global-step is %s' % global_step)
        else:
            print('No checkpoint file found')
        conv1 = sess.run(conv1,feed_dict={x: image_array})#计算第一层卷积输出
        conv2 = sess.run(conv2,feed_dict={x: image_array})#计算第二层卷积输出

3.输出卷积层结果

fig, axes = plt.subplots(4, 4, figsize=(6, 6),
                             subplot_kw={
       'xticks': [], 'yticks': []})
    
        fig.subplots_adjust(left=0.02, bottom=0.06, right=0.95, top=0.94, wspace=0.05)
        for i,ax in zip(range(16), axes.flat):
            ax.imshow(conv2[0,:,:,i])
        plt.show()

![这里写图片描述][SouthEast]

[SouthEast]: /images/20220604/c3afb012a5824b6ca424bf2b4e969ccf.png

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