Deep learning Pytork中cnn中间层输出的可视化

我试图可视化VGG19网络中间层的输出，从torchvision模块，特别是层，

conv4\u 2

。 我提取了形状为

[1，512，50，50]

的张量的输出。

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但是如何可视化512个通道的图像呢？

特征可视化是一个非常复杂的课题。
如果您想直观了解训练网络的每个过滤器（512个过滤器）响应的内容，可以使用以下方法：将梯度从

conv4_2

的输出传播到输入图像，并更改图像以最大化特征响应。你必须通过正则化等方法来获得平滑的视觉效果

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或者，您可以看到每个过滤器（512个过滤器中）对每个位置（重叠的感受野）的特定响应。在这种情况下，您有512张不同的50×50强度图像，每个图像显示每个神经元对输入图像的响应图。

不可能将带有通道的张量视为“图像”。为了进行分析，可以将每个通道打印为二维图像。