文章目录

• 前言
• 一、torchvision.models._utils.IntermediateLayerGetter
• • *注意：torcvision的最新版本0.13，已经取消了pretrained=True这个参数，并且打算在0.15版正式移除，如果用pretrained这个参数会出现warring警告。现在加载与训练权重的参数改成了**weights**，这样可以加载不同版本的预训练权重，比如models.ResNet18_Weights.DEFAULT，就加载默认最新的ResNet18权重文件，还有其他参数形式，具体参考官网*
• 二、示例
• • 1.ResNet50特征图可视化
  • 原图
  • 特征图
  • 2.AlexNet可视化
• 总结

前言

Pytroch中间层的特征图可视化，网上已经有很多教程，比如用hook钩子函数，但是代码都写得不是很清楚，所以还是自己去摸索一下。

一、torchvision.models._utils.IntermediateLayerGetter

IntermediateLayerGetter这个函数是在看DETR源码时发现的，它的作用很简单，记录我们想要的中间层的输出。看个官方给出的例子：

import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.models as models
from matplotlib import pyplot as pltmodel = torchvision.models.resnet18(weights=models.ResNet18_Weights.DEFAULT)
new_model = torchvision.models._utils.IntermediateLayerGetter(model, {'layer1': 'feat1', 'layer3': 'feat2'})
out = new_model(torch.rand(1, 3, 224, 224))print([(k, v.shape) for k, v in out.items()])  # 其中v是对应层的输出，也就是我们要得到的特征图Tensor#输出
"[('feat1', torch.Size([1, 64, 56, 56])), ('feat2', torch.Size([1, 256, 14, 14]))]"

注意：torcvision的最新版本0.13，已经取消了pretrained=True这个参数，并且打算在0.15版正式移除，如果用pretrained这个参数会出现warring警告。现在加载与训练权重的参数改成了weights，这样可以加载不同版本的预训练权重，比如models.ResNet18_Weights.DEFAULT，就加载默认最新的ResNet18权重文件，还有其他参数形式，具体参考官网

这里详细说一下

#首先定义一个模型，这里直接加载models里的预训练模型
model = torchvision.models.resnet18(weights=models.ResNet18_Weights.DEFAULT)
#查看模型的各个层，
for name in model.named_children():print(name[0])
#输出，相当于把ResNet的分成了10个层
"""
conv1
bn1
relu
maxpool
layer1
layer2
layer3
layer4
avgpool
fc"""

可以看到ResNet18的结构被分为了10个部分，和下图的网络结构是一一对应的，conv1、bn1、relu、maxpool这四个对应第一层的卷积conv1，layer1对应图中的conv2_x，也就是一个残差结构，同理layer2对应conv3_x，以此类推。

比如，我想要layer1（conv2_x）和layer2（conv3_x）的输出，那么只需要构建一个字典，{‘layer1’: ‘feat1’, ‘layer2’: ‘feat2’}，feat1、feat2是我们的重命名，可以随意输入自己想要的名字。

#现在我们把model传进IntermediateLayerGetter
new_model = torchvision.models._utils.IntermediateLayerGetter(model, {'layer1': 'feat1', 'layer2': 'feat2'})
out = new_model(torch.rand(1, 3, 224, 224))
print([(k,v.shape) for  k,v in out.items()])#输出
"""
[('feat1', torch.Size([1, 64, 56, 56])), ('feat2', torch.Size([1, 128, 28, 28]))]
"""

二、示例

1.ResNet50特征图可视化

代码如下：

# 返回输出结果
import cv2
import torchvision
import torch
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np#定义函数，随机从0-end的一个序列中抽取size个不同的数
def random_num(size,end):range_ls=[i for i in range(end)]num_ls=[]for i in range(size):num=random.choice(range_ls)range_ls.remove(num)num_ls.append(num)return num_lspath = "test.jpg"
transformss = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Resize((224, 224)),transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])#注意如果有中文路径需要先解码，最好不要用中文
img = cv2.imread(path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)#转换维度
img = transformss(img).unsqueeze(0)model = torchvision.models.resnet50(weights=models.ResNet50_Weights.DEFAULT)
new_model = torchvision.models._utils.IntermediateLayerGetter(model, {'layer1': '1', 'layer2': '2',"layer3":"3"})
out = new_model(img)tensor_ls=[(k,v) for  k,v in out.items()]#这里选取layer2的输出画特征图
v=tensor_ls[1][1]#取消Tensor的梯度并转成三维tensor，否则无法绘图
v=v.data.squeeze(0)print(v.shape)  # torch.Size([512, 28, 28])#随机选取25个通道的特征图
channel_num = random_num(25,v.shape[0])
plt.figure(figsize=(10, 10))
for index, channel in enumerate(channel_num):ax = plt.subplot(5, 5, index+1,)plt.imshow(v[channel, :, :])
plt.savefig("feature.jpg",dpi=300)

原图

特征图

从特征图中可以看到，layer2确实已经学习到了某些特征，比如第二行第二列的特征图已经把狗的形状勾勒出来了，说明这个卷积核学习的可能是狗的颜色。

这里再展示一下ResNet第一部分（conv1）卷积层的特征图（灰度图）：

2.AlexNet可视化

上面的ResNet用的是预训练模型，这里我们自己构建AlexNet。
代码如下：

class AlexNet(nn.Module):def __init__(self):super(AlexNet, self).__init__()self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 96, 11, 4, 2),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(3, 2),)self.conv2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(96, 256, 5, 1, 2),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(3, 2),)self.conv3 = nn.Sequential(nn.Conv2d(256, 384, 3, 1, 1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(384, 384, 3, 1, 1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(384, 256, 3, 1, 1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(3, 2))self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(256*6*6, 4096),nn.ReLU(),nn.Dropout(0.5),nn.Linear(4096, 4096),nn.ReLU(),nn.Dropout(0.5),nn.Linear(4096, 100),)def forward(self, x):x=self.conv1(x)x=self.conv2(x)x=self.conv3(x)output=self.fc(x.view(-1, 256*6*6))return outputmodel=AlexNet()
for name in model.named_children():print(name[0])
#同理先看网络结构
#输出
"""
conv1
conv2
conv3
fc
"""path = "test.jpg"
transformss = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Resize((224, 224)),transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])#注意如果有中文路径需要先解码，最好不要用中文
img = cv2.imread(path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)#转换维度
img = transformss(img).unsqueeze(0)model = AlexNet()## 修改这里传入的字典即可new_model = torchvision.models._utils.IntermediateLayerGetter(model, {"conv1":1,"conv2":2,"conv3":3})
out = new_model(img)tensor_ls=[(k,v) for  k,v in out.items()]#选取conv2的输出
v=tensor_ls[1][1]#取消Tensor的梯度并转成三维tensor，否则无法绘图
v=v.data.squeeze(0)print(v.shape)  # torch.Size([512, 28, 28])#随机选取25个通道的特征图
channel_num = random_num(25,v.shape[0])
plt.figure(figsize=(10, 10))
for index, channel in enumerate(channel_num):ax = plt.subplot(5, 5, index+1,)plt.imshow(v[channel, :, :])  # 灰度图参数cmap="gray"
plt.savefig("feature.jpg",dpi=300)

也就是说AlexNet这里分为了4部分，三个卷积和一个全连接（其实就是我们自己定义的foward前向传播），我们想要哪层的输出改个字典就好了，new_model = torchvision.models._utils.IntermediateLayerGetter(model, {“conv1”:1,“conv2”:2,“conv3”:3})，得到的特征图如下。

plt.imshow(v[channel, :, :],cmap="gray") 加上cmap参数就可以显示灰度图

总结

IntermediateLayerGetter有一个不足就是它不能获取二级层的输出，比如ResNet的layer2，他不能获取layer2里面的卷积的输出。