Python Alex网络用于特征提取

我试图为ImageNet获取可靠的特征，以便对其进行进一步分类。为了实现这一点，我想使用tensorflow和Alexnet进行特征提取。这意味着我想从CNN的最后一层获取值。有人能写一段Python代码来解释它是如何工作的吗？

如前所述，这并不是stackoverflow的真正目的，但在实践中，许多人确实选择编写代码来帮助解释答案（因为这通常更容易）。 所以我假设这只是沟通失误，你真的想问以下两个问题之一：

如何获取TensorFlow中Alexnet最后一层的值

从深层卷积网络（如alexnet）的最后一层提取特征是如何工作的

第一个问题的答案其实很简单。我将使用TensorFlow中的

cifar10

示例代码（它松散地基于AlexNet）作为示例。网络的前向传递构建在

推断

函数中，该函数返回表示softmax层输出的变量。要实际获得预测的图像标签，只需将logits argmax，如下所示：（我省略了一些设置代码，但是如果您已经运行了alexnet，那么您已经可以使用它了）

因此，仅仅抓住最后一层的特征就如同要求它们一样简单。唯一的问题是，在本例中，cifar10不会以本机方式公开它们，因此需要修改cifar10.inference函数以返回这两个参数：

# old code in cifar10.inference:
# return softmax_linear
# new code in cifar10.inference:
return softmax_linear, local4

然后修改对cifar10.inference的所有调用，就像我们刚才展示的那样：

logits,local4 = cifar10.inference(images)
predictions = tf.argmax(logits,1)
# Actually run the computation, this time asking for both answers
labels,last_layer = session.run([predictions, local4])

就这样<代码>最后一层包含您为模型提供的所有输入的最后一层

至于第二个问题，这是一个更深层次的问题，但我猜这就是为什么你想研究它。我建议从阅读这方面发表的一些论文开始。我不是这里的专家，但我确实喜欢周伯雷的作品。例如，尝试查看中的图2。这是一篇本地化论文，但它使用了非常相似的技术（博雷的几篇论文也使用了这种技术）。

正如前面提到的，这并不是stackoverflow真正的目的，但在实践中，许多人确实选择编写代码来帮助解释答案（因为这通常更容易）。 所以我假设这只是沟通失误，你真的想问以下两个问题之一：

如何获取TensorFlow中Alexnet最后一层的值

从深层卷积网络（如alexnet）的最后一层提取特征是如何工作的

第一个问题的答案其实很简单。我将使用TensorFlow中的

cifar10

示例代码（它松散地基于AlexNet）作为示例。网络的前向传递构建在

推断

函数中，该函数返回表示softmax层输出的变量。要实际获得预测的图像标签，只需将logits argmax，如下所示：（我省略了一些设置代码，但是如果您已经运行了alexnet，那么您已经可以使用它了）

因此，仅仅抓住最后一层的特征就如同要求它们一样简单。唯一的问题是，在本例中，cifar10不会以本机方式公开它们，因此需要修改cifar10.inference函数以返回这两个参数：

# old code in cifar10.inference:
# return softmax_linear
# new code in cifar10.inference:
return softmax_linear, local4

然后修改对cifar10.inference的所有调用，就像我们刚才展示的那样：

logits,local4 = cifar10.inference(images)
predictions = tf.argmax(logits,1)
# Actually run the computation, this time asking for both answers
labels,last_layer = session.run([predictions, local4])

就这样<代码>最后一层包含您为模型提供的所有输入的最后一层

至于第二个问题，这是一个更深层次的问题，但我猜这就是为什么你想研究它。我建议从阅读这方面发表的一些论文开始。我不是这里的专家，但我确实喜欢周伯雷的作品。例如，尝试查看中的图2。这是一篇本地化论文，但它使用了非常类似的技术（博莱的几篇论文也使用了这种技术）。

“有人能写一段python代码，解释一下它是如何工作的吗？”-我想你误解了。请阅读下面的文章：“有人能写一段python代码来解释它是如何工作的吗？”-我想你误解了。拿起这本书，仔细阅读。