pytorch可视化之：可视化网络结构+CNN可视化+TensorBorad使用

Let’s go !

在前面四节的学习中我们已经学习了pytorch的基础知识、组成模块、模型定义以及一些进阶的模型训练技巧，在本节中我们将会学习可视化的相关知识。如果你觉得那一部分知识还没有掌握的太透彻可以点击对应的链接跳转复习一下：

1. pytorch基础知识之：张量-自动求导-并行计算
2. pytorch主要组成模块之：动手完成简单的深度学习模型搭建
3. pytorch模型定义之：模型定义三种方式以及U-Net模块搭建笔记
4. pytorch进阶训练技巧之：探索如何更优雅地训练PyTorch模型

一、可视化网络结构

随着深度神经网络做的的发展，网络的结构越来越复杂，我们也很难确定每一层的输入结构，输出结构以及参数等信息，这样导致我们很难在短时间内完成debug。因此掌握一个可以用来可视化网络结构的工具是十分有必要的。类似的功能在另一个深度学习库Keras中可以调用一个叫做model.summary()的API来很方便地实现，调用后就会显示我们的模型参数，输入大小，输出大小，模型的整体参数等，但是在PyTorch中没有这样一种便利的工具帮助我们可视化我们的模型结构。

为了解决这个问题，人们开发了torchinfo工具包 ( torchinfo是由torchsummary和torchsummaryX重构出的库, torchsummary和torchsummaryX已经许久没更新了) 。

1.1 Resnet18结构

在学习torchinfo之前，让我们先看下直接resnet18的结构。
代码如下:

import torchvision.models as models
model = models.resnet18()

结果展示：

1.2 使用torchinfo可视化网络结构

1.2.1 torchinfo安装

我们可以使用pip或者conda进行安装

# 安装方法一
pip install torchinfo 
# 安装方法二
conda install -c conda-forge torchinfo

1.2.2 torchinfo的使用

trochinfo的使用也是十分简单，我们只需要使用torchinfo.summary就行了，必需的参数分别是model，input_size[batch_size,channel,h,w]，更多参数可以参考documentation。

import torchvision.models as models
from torchinfo import summary
resnet18 = models.resnet18() # 实例化模型
summary(resnet18, (1, 3, 224, 224)) # 1：batch_size 3:图片的通道数 224: 图片的高宽

结构化输出结果展示:

其中比较重要的是可以得到结构每一层有几维，并且每一层有多少个参数，注意最下面有这么一个结果等于0这个表示的是不可训练的层数，这个结果可以通过我们上一节中的模型微调修改某一层的requires-grad=False来使得这个Non-trainable的值发生变化。

注意：
但你使用的是colab或者jupyter notebook时，想要实现该方法，summary()一定是该单元（即notebook中的cell）的返回值，否则我们就需要使用print(summary(…))来可视化。

二、CNN可视化

卷积神经网络（CNN）是深度学习中非常重要的模型结构，它广泛地用于图像处理，极大地提升了模型表现，推动了计算机视觉的发展和进步。但CNN是一个“黑盒模型”，人们并不知道CNN是如何获得较好表现的，由此带来了深度学习的可解释性问题。如果能理解CNN工作的方式，人们不仅能够解释所获得的结果，提升模型的鲁棒性，而且还能有针对性地改进CNN的结构以获得进一步的效果提升。

理解CNN的重要一步是可视化，包括可视化特征是如何提取的、提取到的特征的形式以及模型在输入数据上的关注点等。本节我们就从上述三个方面出发，介绍如何在PyTorch的框架下完成CNN模型的可视化。

2.1 CNN卷积核可视化

在PyTorch中可视化卷积核也非常方便，核心在于特定层的卷积核即特定层的模型权重，可视化卷积核就等价于可视化对应的权重矩阵。下面给出在PyTorch中可视化卷积核的实现方案，以torchvision自带的VGG11模型为例。

首先加载模型，代码如下：

import torch
from torchvision.models import vgg11

model = vgg11(pretrained=True)
print(dict(model.features.named_children()))

结果展示：

卷积核对应的应为卷积层（Conv2d），这里以第“3”层为例，可视化对应的参数，我们使用python自带的字典格式进行结果的输出。
代码如下：

conv1 = dict(model.features.named_children())['3']
kernel_set = conv1.weight.detach()
num = len(conv1.weight.detach())
print(kernel_set.shape)
for i in range(0,num):
    i_kernel = kernel_set[i]
    plt.figure(figsize=(20, 17))
    if (len(i_kernel)) > 1:
        for idx, filer in enumerate(i_kernel):
            plt.subplot(9, 9, idx+1) 
            plt.axis('off')
            plt.imshow(filer[ :, :].detach(),cmap='bwr')

结果展示：

由于第“3”层的特征图由64维变为128维，因此共有128*64个卷积核，其中部分卷积核可视化效果如下图所示：

我们同时可以输出某一个卷积核对应的数值
代码如下：

i_kernel[-1]#查看最后一个卷积核

结果展示：

图中红色和蓝色可以分别对应到矩阵中的数值上来。

2.2 CNN特征图可视化方法

与卷积核相对应，输入的原始图像经过每次卷积层得到的数据称为特征图，可视化卷积核是为了看模型提取哪些特征，可视化特征图则是为了看模型提取到的特征是什么样子的。

获取特征图的方法有很多种，可以从输入开始，逐层做前向传播，直到想要的特征图处将其返回。尽管这种方法可行，但是有些麻烦了。在PyTorch中，提供了一个专用的接口使得网络在前向传播过程中能够获取到特征图，这个接口的名称非常形象，叫做hook。可以想象这样的场景，数据通过网络向前传播，网络某一层我们预先设置了一个钩子，数据传播过后钩子上会留下数据在这一层的样子，读取钩子的信息就是这一层的特征图。
代码如下：

class Hook(object):
    def __init__(self):
        self.module_name = []
        self.features_in_hook = []
        self.features_out_hook = []

    def __call__(self,module, fea_in, fea_out):
        print("hooker working", self)
        self.module_name.append(module.__class__)
        self.features_in_hook.append(fea_in)
        self.features_out_hook.append(fea_out)
        return None
    

def plot_feature(model, idx, inputs):
    hh = Hook()
    model.features[idx].register_forward_hook(hh)
    
    # forward_model(model,False)
    model.eval()
    _ = model(inputs)
    print(hh.module_name)
    print((hh.features_in_hook[0][0].shape))
    print((hh.features_out_hook[0].shape))
    
    out1 = hh.features_out_hook[0]

    total_ft  = out1.shape[1]
    first_item = out1[0].cpu().clone()    

    plt.figure(figsize=(20, 17))
    

    for ftidx in range(total_ft):
        if ftidx > 99:
            break
        ft = first_item[ftidx]
        plt.subplot(10, 10, ftidx+1) 
        
        plt.axis('off')
        #plt.imshow(ft[ :, :].detach(),cmap='gray')
        plt.imshow(ft[ :, :].detach())

这里我们首先实现了一个hook类，之后在plot_feature函数中，将该hook类的对象注册到要进行可视化的网络的某层中。model在进行前向传播的时候会调用hook的__call__函数，我们也就是在那里存储了当前层的输入和输出。这里的features_out_hook 是一个list，每次前向传播一次，都是调用一次，也就是features_out_hook 长度会增加1。

2.3 CNN class activation map可视化方法

class activation map （CAM）的作用是判断哪些变量对模型来说是重要的，在CNN可视化的场景下，即判断图像中哪些像素点对预测结果是重要的。除了确定重要的像素点，人们也会对重要区域的梯度感兴趣，因此在CAM的基础上也进一步改进得到了Grad-CAM（以及诸多变种）。
安装开源工具包pytorch-grad-cam代码如下：

pip install grad-cam

首先从本地导入一张图，代码如下：

import torch
from torchvision.models import vgg11,resnet18,resnet101,resnext101_32x8d
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

model = vgg11(pretrained=True)
img_path = './dog.png'
# resize操作是为了和传入神经网络训练图片大小一致
img = Image.open(img_path).resize((224,224))
# 需要将原始图片转为np.float32格式并且在0-1之间 
rgb_img = np.float32(img)/255
plt.imshow(img)

结果展示：

然后我们对这张图进行处理，代码如下：

from pytorch_grad_cam import GradCAM,ScoreCAM,GradCAMPlusPlus,AblationCAM,XGradCAM,EigenCAM,FullGrad
from pytorch_grad_cam.utils.model_targets import ClassifierOutputTarget
from pytorch_grad_cam.utils.image import show_cam_on_image

img_tensor = torch.tensor(tgb_img.transpose(2,0,1)).unsqueeze(0).cuda()
target_layers = [dict(resnet18.named_children())["layer4"]]
# 选取合适的类激活图，但是ScoreCAM和AblationCAM需要batch_size
cam = GradCAM(model=resnet18,target_layers=target_layers)
targets = [ClassifierOutputTarget(preds)]   
# 上方preds需要设定，比如ImageNet有1000类，这里可以设为200
grayscale_cam = cam(input_tensor=img_tensor, targets=targets)
grayscale_cam = grayscale_cam[0, :]
cam_img = show_cam_on_image(rgb_img, grayscale_cam, use_rgb=True)
print(type(cam_img))
Image.fromarray(cam_img)

由于此时使用的是resnet18结构参数是随机初始化的，所以处理效果类似乱识别。
结果展示：

当我们使用resnet18自带的参数pretrained=True时。
代码如下:

resnet = models.resnet18(pretrained=True)
resnet18 = resnet18.cuda()

结果展示;

发现识别效果好了很多，注意的是上面ImageNet有1000类，这里可以设为200发现效果比较好的贴合了狗，我们可以认为200也许是个动物。

2.4 使用FlashTorch快速实现CNN可视化

已经202x年了，难道还要我们手把手去写各种CNN可视化的代码吗？答案当然是否定的。随着PyTorch社区的努力，目前已经有不少开源工具能够帮助我们快速实现CNN可视化。这里我们介绍其中的一个——FlashTorch。

（注：使用中发现该package对环境有要求，如果下方代码运行报错，请参考作者给出的配置或者Colab运行环境：https://github.com/MisaOgura/flashtorch/issues/39）

2.4.1 安装FlashTorch

安装代码如下：

pip install flashtorch

2.4.2 可视化梯度

代码如下：

# Download example images
# !mkdir -p images
# !wget -nv \
#    https://github.com/MisaOgura/flashtorch/raw/master/examples/images/great_grey_owl.jpg \
#    https://github.com/MisaOgura/flashtorch/raw/master/examples/images/peacock.jpg   \
#    https://github.com/MisaOgura/flashtorch/raw/master/examples/images/toucan.jpg    \
#    -P /content/images

import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision.models as models
from flashtorch.utils import apply_transforms, load_image
from flashtorch.saliency import Backprop

model = models.alexnet(pretrained=True)
backprop = Backprop(model)

image = load_image('/content/images/great_grey_owl.jpg')
owl = apply_transforms(image)

target_class = 24
backprop.visualize(owl, target_class, guided=True, use_gpu=True)

结果展示：

2.4.3 可视化卷积核

代码如下;

import torchvision.models as models
from flashtorch.activmax import GradientAscent

model = models.vgg16(pretrained=True)
g_ascent = GradientAscent(model.features)

# specify layer and filter info
conv5_1 = model.features[24]
conv5_1_filters = [45, 271, 363, 489]

g_ascent.visualize(conv5_1, conv5_1_filters, title="VGG16: conv5_1")

结果展示：

三、TensorBoard可视化

训练过程的可视化在深度学习模型训练中扮演着重要的角色。学习的过程是一个优化的过程，我们需要找到最优的点作为训练过程的输出产物。一般来说，我们会结合训练集的损失函数和验证集的损失函数，绘制两条损失函数的曲线来确定训练的终点，找到对应的模型用于测试。那么除了记录训练中每个epoch的loss值，能否实时观察损失函数曲线的变化，及时捕捉模型的变化呢？

此外，我们也希望可视化其他内容，如输入数据（尤其是图片）、模型结构、参数分布等，这些对于我们在debug中查找问题来源非常重要（比如输入数据和我们想象的是否一致）。

TensorBoard作为一款可视化工具能够满足上面提到的各种需求。TensorBoard由TensorFlow团队开发，最早和TensorFlow配合使用，后来广泛应用于各种深度学习框架的可视化中来。

3.1 TensorBoard安装

代码如下：

pip install tensorboardX

如果可以使用PyTorch自带的tensorboard工具，此时不需要额外安装tensorboard。

3.2 TensorBoard可视化的基本逻辑

我们可以将TensorBoard看做一个记录员，它可以记录我们指定的数据，包括模型每一层的feature map，权重，以及训练loss等等。TensorBoard将记录下来的内容保存在一个用户指定的文件夹里，程序不断运行中TensorBoard会不断记录。记录下的内容可以通过网页的形式加以可视化。

3.3 TensorBoard的配置与启动

在使用TensorBoard前，我们需要先指定一个文件夹供TensorBoard保存记录下来的数据。然后调用tensorboard中的SummaryWriter作为上述“记录员”。
代码如下;

from tensorboardX import SummaryWriter

writer = SummaryWriter('./runs')

上面的操作实例化SummaryWritter为变量writer，并指定writer的输出目录为当前目录下的"runs"目录。也就是说，之后tensorboard记录下来的内容都会保存在runs。

如果使用PyTorch自带的tensorboard，则采用如下方式import：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

只要数据被记录，你可以将这个数据分享给其他人，其他人在安装了tensorboard的情况下就会看到你分享的数据。
启动tensorboard也很简单，在命令行中输入

tensorboard --logdir=/path/to/logs/ --port=xxxx

其中“path/to/logs/“是指定的保存tensorboard记录结果的文件路径（等价于上面的“./runs”，port是外部访问TensorBoard的端口号，可以通过访问ip:port访问tensorboard，这一操作和jupyter notebook的使用类似。如果不是在服务器远程使用的话则不需要配置port。

有时，为了tensorboard能够不断地在后台运行，也可以使用nohup命令或者tmux工具来运行tensorboard。

3.4 TensorBoard模型结构可视化

定义模型：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size = 3)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size = 2,stride = 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32,out_channels=64,kernel_size = 5)
        self.adaptive_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d((1,1))
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.linear1 = nn.Linear(64,32)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(32,1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self,x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool(x)
        x = self.adaptive_pool(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        y = self.sigmoid(x)
        return y

model = Net()
print(model)

结果展示：
可视化模型的思路和7.1中介绍的方法一样，都是给定一个输入数据，前向传播后得到模型的结构，再通过TensorBoard进行可视化，使用add_graph：

writer.add_graph(model, input_to_model = torch.rand(1, 3, 224, 224))
writer.close()

结果展示：

我们可以点开每一各部分查看内部详细的过程。

3.5 TensorBoard图像可视化

当我们做图像相关的任务时，可以方便地将所处理的图片在tensorboard中进行可视化展示。

1. 对于单张图片的显示使用add_image

2. 对于多张图片的显示使用add_images

3. 有时需要使用torchvision.utils.make_grid将多张图片拼成一张图片后，用writer.add_image显示

这里我们使用torchvision的CIFAR10数据集为例：
代码如下：

import torchvision
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

transform_train = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor()])
transform_test = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor()])

train_data = datasets.CIFAR10(".", train=True, download=True, transform=transform_train)
test_data = datasets.CIFAR10(".", train=False, download=True, transform=transform_test)
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64)

images, labels = next(iter(train_loader))
 
# 仅查看一张图片
writer = SummaryWriter('./pytorch_tb')
writer.add_image('images[0]', images[0])
writer.close()
 
# 将多张图片拼接成一张图片，中间用黑色网格分割
# create grid of images
writer = SummaryWriter('./pytorch_tb')
img_grid = torchvision.utils.make_grid(images)
writer.add_image('image_grid', img_grid)
writer.close()
 
# 将多张图片直接写入
writer = SummaryWriter('./pytorch_tb')
writer.add_images("images",images,global_step = 0)
writer.close()

依次运行上面三组可视化（注意不要同时在notebook的一个单元格内运行），得到的可视化结果如下（最后运行的结果在最上面），刷新tensorboard可以发现上面多了一个IMAGES。
结果展示：

左侧的滑动按钮可以调整图像的亮度和对比度。此外，除了可视化原始图像，TensorBoard提供的可视化方案自然也适用于我们在Python中用matplotlib等工具绘制的其他图像，用于展示分析结果等内容。

3.6 TensorBoard连续变量可视化

TensorBoard可以用来可视化连续变量（或时序变量）的变化过程，通过add_scalar实现。
代码如下:

writer = SummaryWriter('./pytorch_tb')
for i in range(500):
    x = i
    y = x**2
    writer.add_scalar("x", x, i) #日志中记录x在第step i 的值
    writer.add_scalar("y", y, i) #日志中记录y在第step i 的值
writer.close()

结果展示：

如果想在同一张图中显示多个曲线，则需要分别建立存放子路径（使用SummaryWriter指定路径即可自动创建，但需要在tensorboard运行目录下），同时在add_scalar中修改曲线的标签使其一致即可。
代码如下：

writer1 = SummaryWriter('./pytorch_tb/x')
writer2 = SummaryWriter('./pytorch_tb/y')
for i in range(500):
    x = i
    y = x*2
    writer1.add_scalar("same", x, i) #日志中记录x在第step i 的值
    writer2.add_scalar("same", y, i) #日志中记录y在第step i 的值
writer1.close()
writer2.close()

结果展示;

这里也可以用一个writer，但for循环中不断创建SummaryWriter不是一个好选项。此时左下角的Runs部分出现了勾选项，我们可以选择我们想要可视化的曲线。曲线名称对应存放子路径的名称（这里是x和y）。

这部分功能非常适合损失函数的可视化，可以帮助我们更加直观地了解模型的训练情况，从而确定最佳的checkpoint。左侧的Smoothing滑动按钮可以调整曲线的平滑度，当损失函数震荡较大时，将Smoothing调大有助于观察loss的整体变化趋势。

3.7 TensorBoard参数分布可视化

当我们需要对参数（或向量）的变化，或者对其分布进行研究时，可以方便地用TensorBoard来进行可视化，通过add_histogram实现。
代码如下：

import torch
import numpy as np

# 创建正态分布的张量模拟参数矩阵
def norm(mean, std):
    t = std * torch.randn((100, 20)) + mean
    return t
 
writer = SummaryWriter('./pytorch_tb/')
for step, mean in enumerate(range(-10, 10, 1)):
    w = norm(mean, 1)
    writer.add_histogram("w", w, step)
    writer.flush()
writer.close()

结果展示：

3.8 服务器端使用TensorBoard

这部分知识主要分为MobaXterm、Xshell以及没有下载Xshell等SSH连接工具的用户使用的SSL。核心思想就是通过SSH建立与服务器的连接。如果需要的话可以自行百度了解。

3.9 总结

对于TensorBoard来说，它的功能是很强大的，可以记录的东西不只限于本节所介绍的范围。

主要的实现方案是构建一个SummaryWriter，然后通过add_XXX()函数来实现。
其实TensorBoard的逻辑还是很简单的，它的基本逻辑就是文件的读写逻辑，写入想要可视化的数据，然后TensorBoard自己会读出来。