Image 从Torch张量可视化CNN权重

我有一个尺寸为64x64x3x3的火炬Cuda张量，我想将给定层的重量可视化如下：

local layer = model:get(3)
local weights = layer.weight
local imgDisplay = image.toDisplayTensor{input=weights, padding=2, scaleeach=80}

这会产生一个错误：

'packed must be a HxW or KxHxW or Kx3xHxW tensor, or a list of tensors

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如何调整张量大小以使用toDisplayTensor？谢谢。

错误似乎非常简单-您应该以以下形式提供数据：

• HxW-高度x重量，2维张量，每个内核/通道对一个
• KxHxW-内核x高度x重量，3维张量，每个通道一个（例如，如果数据为灰度）
• Kx3xHxW-内核x通道x高度x重量，4维张量，每个网络层一个（对于3通道颜色数据，第二个维将映射到RGB比例）

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在您的情况下，我假设您的图像是64x64（或者在当前卷积之后）？然后你需要3x3x64x64张量，其中第一个维度是在内核上迭代，第二个维度是在颜色上迭代，第三个维度是在图像本身上迭代。

谢谢，我需要知道如何更改张量的维度：最后，我使用了[Tensor]转置（dim1，dim2）。