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我想可视化神经网络层的权重。我正在使用 pytorch。
import torch
import torchvision.models as models
from matplotlib import pyplot as plt
def plot_kernels(tensor, num_cols=6):
if not tensor.ndim==4:
raise Exception("assumes a 4D tensor")
if not tensor.shape[-1]==3:
raise Exception("last dim needs to be 3 to plot")
num_kernels = tensor.shape[0]
num_rows = 1+ num_kernels // num_cols
fig = plt.figure(figsize=(num_cols,num_rows))
for i in range(tensor.shape[0]):
ax1 = fig.add_subplot(num_rows,num_cols,i+1)
ax1.imshow(tensor[i])
ax1.axis('off')
ax1.set_xticklabels([])
ax1.set_yticklabels([])
plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1)
plt.show()
vgg = models.vgg16(pretrained=True)
mm = vgg.double()
filters = mm.modules
body_model = [i for i in mm.children()][0]
layer1 = body_model[0]
tensor = layer1.weight.data.numpy()
plot_kernels(tensor)
ValueError: Floating point image RGB values must be in the 0..1 range.
[[[[ 0.02240197 -1.22057354 -0.55051649]
[-0.50310904 0.00891289 0.15427093]
[ 0.42360783 -0.23392732 -0.56789106]]
[[ 1.12248898 0.99013627 1.6526649 ]
[ 1.09936976 2.39608836 1.83921957]
[ 1.64557672 1.4093554 0.76332706]]
[[ 0.26969245 -1.2997849 -0.64577204]
[-1.88377869 -2.0100112 -1.43068039]
[-0.44531786 -1.67845118 -1.33723605]]]
[[[ 0.71286005 1.45265901 0.64986968]
[ 0.75984162 1.8061738 1.06934202]
[-0.08650422 0.83452386 -0.04468433]]
[[-1.36591709 -2.01630116 -1.54488969]
[-1.46221244 -2.5365622 -1.91758668]
[-0.88827479 -1.59151018 -1.47308767]]
[[ 0.93600738 0.98174071 1.12213969]
[ 1.03908169 0.83749604 1.09565806]
[ 0.71188802 0.85773659 0.86840987]]]
[[[-0.48592842 0.2971966 1.3365227 ]
[ 0.47920835 -0.18186836 0.59673625]
[-0.81358945 1.23862112 0.13635623]]
[[-0.75361633 -1.074965 0.70477796]
[ 1.24439156 -1.53563368 -1.03012812]
[ 0.97597247 0.83084011 -1.81764793]]
[[-0.80762428 -0.62829626 1.37428832]
[ 1.01448071 -0.81775147 -0.41943246]
[ 1.02848887 1.39178836 -1.36779451]]]
...,
[[[ 1.28134537 -0.00482408 0.71610934]
[ 0.95264435 -0.09291686 -0.28001019]
[ 1.34494913 0.64477581 0.96984017]]
[[-0.34442815 -1.40002513 1.66856039]
[-2.21281362 -3.24513769 -1.17751861]
[-0.93520379 -1.99811196 0.72937071]]
[[ 0.63388056 -0.17022935 2.06905985]
[-0.7285465 -1.24722099 0.30488953]
[ 0.24900314 -0.19559766 1.45432627]]]
[[[-0.80684513 2.1764245 -0.73765725]
[-1.35886598 1.71875226 -1.73327696]
[-0.75233924 2.14700699 -0.71064663]]
[[-0.79627383 2.21598244 -0.57396138]
[-1.81044972 1.88310981 -1.63758397]
[-0.6589964 2.013237 -0.48532376]]
[[-0.3710472 1.4949851 -0.30245575]
[-1.25448656 1.20453358 -1.29454732]
[-0.56755757 1.30994892 -0.39370224]]]
[[[-0.67361742 -3.69201088 -1.23768616]
[ 3.12674141 1.70414758 -1.76272404]
[-0.22565465 1.66484773 1.38172317]]
[[ 0.28095332 -2.03035069 0.69989491]
[ 1.97936332 1.76992691 -1.09842575]
[-2.22433758 0.52577412 0.18292744]]
[[ 0.48471382 -1.1984663 1.57565165]
[ 1.09911084 1.31910467 -0.51982772]
[-2.76202297 -0.47073677 0.03936549]]]]
最佳答案
听起来好像您已经知道您的值不在该范围内。是的,您必须将它们重新缩放到 0.0 - 1.0 的范围内。我建议您希望保留负面与正面的可见性,但让 0.5 成为您新的“中立”点。进行缩放,使当前的 0.0 值映射到 0.5,您的最极端值(最大震级)缩放到 0.0(如果为负)或 1.0(如果为正)。
谢谢你的载体。看起来您的值在 -2.25 到 +2.0 的范围内。我建议重新缩放 new = (1/(2*2.25)) * old + 0.5
关于matplotlib - 值错误 : Floating point image RGB values must be in the 0. .1 范围。使用 matplotlib 时,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47318871/
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我在这个问题上花了一整天,但在堆栈溢出中没有看到答案! 我试过了但是没用: >> pil_image = Image.frombytes('RGBA', wand_image.size, wa
所以,我是那些以始终使用最新版本的浏览器而自豪的人之一(当然 Internet Explorer 除外 - 我说的不是那个浏览器)。 我遇到了 this awesome CSS3 website详细介
如果 image_tag 无法从 url 加载图像,我想呈现默认图像: 因此,如果 image_tag 无法从 url 加载图像: 然后呈现默认值: 这将生成结果 HTML: 关于image -
我正在创建一个类似横幅的组件,并将图像设置为组件的背景,但我无法让它工作。我尝试了网上发布的不同建议,但没有成功,目前我不确定我的错误是否在 react 代码中,或者是 webpack 没有正确加载文
如何解决 Dart 中的这种歧义错误。 import 'dart:io'; import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:camera
Center( child: CachedNetworkImage( imageUrl: "http:/ sosme link he
设置 www.website.com/sds/(index.htm) 以便鼠标悬停在不同位置时显示图像。 出于某种原因,当您将鼠标悬停在蓝色气球上时,图像 2.jpg 和 3.jpg(在蓝色气球上来回
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我正在尝试写一个简短的,它将读取一个 PNG 文件,并将一个 channel 与另一个 channel (R,G,B) 交换作为可能的选择。 但是,我无法找到如何从 image.At(x,y) 返回的
我是一名优秀的程序员,十分优秀!