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使用pytorch查看中间层特征矩阵以及卷积核参数

本文以b站up主的讲解为依据 做的一点笔记 （这个up主超厉害 是我导师）

​​​​​​使用pytorch查看中间层特征矩阵以及卷积核参数_哔哩哔哩_bilibili

文件夹格式：注意：还需要模型训练的参数也就是.pth文件

使用pytorch查看中间层特征矩阵以及卷积核参数_第1张图片

首先打开analyze_feature_map脚本 

脚本与预测脚本基本上一样，

step1:图像预处理

预处理过程要与训练过程所使用的图像预处理过程保持一致

step2：实例化模型

step3：载入训练好的模型参数，打印模型结构

step4：载入一张图片，对他预处理，增加一个batch维度

运行analyze_kernel_weight.py，以ResNet AlexNet模型为基础

可以运行出来weight和bias的直方图

bn层不需要偏置，所以不显示偏置，bn求出来的weights就是伽马，bias就是β，这两个参数是在反向传播过程中学到的，mean均值是统计得到的，running——var方差是统计得到的

使用pytorch查看中间层特征矩阵以及卷积核参数_第2张图片

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