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  • 在使用卷机神经网络训练模型时,很多时候需要查看卷积层的特征矩阵是什么样子的,看它提取的是什么特征,有多少卷积层参数以及将它可视化出来,本期本文就给大家讲解一下怎么使用Pytorch和TensorFlow查看中间层的...

    在使用卷机神经网络训练模型时,很多时候需要查看卷积层的特征矩阵是什么样子的,看它提取的是什么特征,有多少卷积层参数以及将它可视化出来,本期本文就给大家讲解一下怎么使用Pytorch和TensorFlow查看中间层的特征矩阵和卷积层参数。

    1、Pytorch查看特征图和卷积参数

    我们以AlexNet这个简单的卷积神经网络为例来查看它的中间层特征矩阵和卷积层参数。

    首先建立我们的model.py,在正向传播函数中保存需要显示的卷积层输出的特征矩阵在一个列表中。

    import torch.nn as nnimport torchclass AlexNet(nn.Module):    def __init__(self, num_classes=1000, init_weights=False):        super(AlexNet, self).__init__()        self.features = nn.Sequential(            nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=11, stride=4, padding=2),  # input[3, 224, 224]  output[48, 55, 55]            nn.ReLU(inplace=True),            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),                  # output[48, 27, 27]            nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2),           # output[128, 27, 27]            nn.ReLU(inplace=True),            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),                  # output[128, 13, 13]            nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1),          # output[192, 13, 13]            nn.ReLU(inplace=True),            nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1),          # output[192, 13, 13]            nn.ReLU(inplace=True),            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),          # output[128, 13, 13]            nn.ReLU(inplace=True),            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),                  # output[128, 6, 6]        )        self.classifier = nn.Sequential(            nn.Dropout(p=0.5),            nn.Linear(256 * 6 * 6, 2048),            nn.ReLU(inplace=True),            nn.Dropout(p=0.5),            nn.Linear(2048, 2048),            nn.ReLU(inplace=True),            nn.Linear(2048, num_classes),        )        if init_weights:            self._initialize_weights()
        def forward(self, x):        outputs = []        for name, module in self.features.named_children():            x = module(x)            if name in ["0", "3", "6"]:                outputs.append(x)  # 将需要显示的卷积层输出特征矩阵存入一个列表中
            return outputs
        def _initialize_weights(self):        for m in self.modules():            if isinstance(m, nn.Conv2d):                nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')                if m.bias is not None:                    nn.init.constant_(m.bias, 0)            elif isinstance(m, nn.Linear):                nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01)                nn.init.constant_(m.bias, 0)

    然后使用matplotlib库显示特征矩阵对应的特征图。feature_map.py

    import torchfrom analyze_weights_featuremap.alexnet_model import AlexNetfrom analyze_weights_featuremap.resnet_model import resnet34import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom PIL import Imagefrom torchvision import transforms
    # data_transform = transforms.Compose(#     [transforms.Resize((224, 224)),#      transforms.ToTensor(),#      transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
    data_transform = transforms.Compose(    [transforms.Resize(256),     transforms.CenterCrop(224),     transforms.ToTensor(),     transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])
    # create model# model = AlexNet(num_classes=5)model = resnet34(num_classes=5)# load model weightsmodel_weight_path = "./resNet34.pth"  # "./resNet34.pth, ./AlexNet.pth"model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path))print(model)
    # load imageimg = Image.open("./tulip.jpg")# [N, C, H, W]
    img = data_transform(img)# expand batch dimensionimg = torch.unsqueeze(img, dim=0)
    # forwardout_put = model(img)for feature_map in out_put:    # [N, C, H, W] -> [C, H, W]    im = np.squeeze(feature_map.detach().numpy())    # [C, H, W] -> [H, W, C]    im = np.transpose(im, [1, 2, 0])
        # show top 12 feature maps    plt.figure()    for i in range(12):        ax = plt.subplot(3, 4, i + 1)        # [H, W, C]        # 特征矩阵的每一个channel所对应的是一个二维特征矩阵,就像灰度图像一样,channel=1        plt.imshow(im[:, :, i])  # cmap='gray'如果不指定的话它是使用蓝色和绿色来替代我们灰度图像的黑色和白色。    plt.show()
    """上面代码是显示第0层、第3层和第六层卷积层输出的特征图,显示每个输出特征层的前12个channel的特征图,可以发现在越往后的输出特征层里面,输出的特征图更加的抽象,还有很多是黑色的,说明这些卷积核没有起作用,没有学到特征。
    在使用ResNet网络时,明显可以看到网络学习到的信息要比AlexNet网络要多。"""

    显示效果:

    图片

    使用同样的方法可以输出每层卷积核的所有参数,并计算它们权重和偏置的均值、标准差、最大值、最小值,并绘制直方图直观显示。

    kernel_weight.py

    import torchfrom analyze_weights_featuremap.alexnet_model import AlexNetfrom analyze_weights_featuremap.resnet_model import resnet34import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
    # create modelmodel = AlexNet(num_classes=5)# model = resnet34(num_classes=5)# load model weightsmodel_weight_path = "./AlexNet.pth"  # "resNet34.pth" # ./AlexNet.pthmodel.load_state_dict(torch.load(model_weight_path))print(model)
    weights_keys = model.state_dict().keys()  # 获取所有具有参数的层结构名称for key in weights_keys:    # remove num_batches_tracked para(in bn)    if "num_batches_tracked" in key:  # 排除BN层不必要的信息        continue    # [kernel_number, kernel_channel, kernel_height, kernel_width]    weight_t = model.state_dict()[key].numpy()  # 读取key层的所有参数
        # read a kernel information    # k = weight_t[0, :, :, :]  # 读取第一个卷积核的参数
        # calculate mean, std, min, max  # 计算该层所有卷积核的参数,均值、标准差、最小值、最大值    weight_mean = weight_t.mean()    weight_std = weight_t.std(ddof=1)    weight_min = weight_t.min()    weight_max = weight_t.max()    print("mean is {}, std is {}, min is {}, max is {}".format(weight_mean,                                                               weight_std,                                                               weight_max,                                                               weight_min))
        # plot hist image    plt.close()    weight_vec = np.reshape(weight_t, [-1])  # 将卷积核的权重展成一个一维向量。    plt.hist(weight_vec, bins=50)  # 使用hist方法来统计卷积核的权重值的一个分部,画直方图;    # bins=50将所取的最小值和最大值的区间均分成50等份,然后再统计落到每一个小区间上的值的个数。    plt.title(key)  # 给直方图加一个标题    plt.show()

    图片

     

    图片

    可以发现无论是特征图的可视化还是卷积层参数的可视化,效果都比较好。

    2、TensorFlow查看特征图和卷积层参数

    步骤和前面一样,首先是model.py

    from tensorflow.keras import layers, models, Model, Sequentialdef AlexNet_v1(im_height=224, im_width=224, class_num=1000):    # tensorflow中的tensor通道排序是NHWC    input_image = layers.Input(shape=(im_height, im_width, 3), dtype="float32")  # output(None, 224, 224, 3)    x = layers.ZeroPadding2D(((1, 2), (1, 2)))(input_image)                      # output(None, 227, 227, 3)    x = layers.Conv2D(48, kernel_size=11, strides=4, activation="relu")(x)       # output(None, 55, 55, 48)    x = layers.MaxPool2D(pool_size=3, strides=2)(x)                              # output(None, 27, 27, 48)    x = layers.Conv2D(128, kernel_size=5, padding="same", activation="relu")(x)  # output(None, 27, 27, 128)    x = layers.MaxPool2D(pool_size=3, strides=2)(x)                              # output(None, 13, 13, 128)    x = layers.Conv2D(192, kernel_size=3, padding="same", activation="relu")(x)  # output(None, 13, 13, 192)    x = layers.Conv2D(192, kernel_size=3, padding="same", activation="relu")(x)  # output(None, 13, 13, 192)    x = layers.Conv2D(128, kernel_size=3, padding="same", activation="relu")(x)  # output(None, 13, 13, 128)    x = layers.MaxPool2D(pool_size=3, strides=2)(x)                              # output(None, 6, 6, 128)
        x = layers.Flatten()(x)                         # output(None, 6*6*128)    x = layers.Dropout(0.2)(x)    x = layers.Dense(2048, activation="relu")(x)    # output(None, 2048)    x = layers.Dropout(0.2)(x)    x = layers.Dense(2048, activation="relu")(x)    # output(None, 2048)    x = layers.Dense(class_num)(x)                  # output(None, 5)    predict = layers.Softmax()(x)
        model = models.Model(inputs=input_image, outputs=predict)    return model

    feature_map.py,​​​​​​​

    from alexnet_model import AlexNet_v1, AlexNet_v2from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.keras import Model, Input
    im_height = 224im_width = 224
    # load imageimg = Image.open("../tulip.jpg")# resize image to 224x224img = img.resize((im_width, im_height))
    # scaling pixel value to (0-1)img = np.array(img) / 255.
    # Add the image to a batch where it's the only member.img = (np.expand_dims(img, 0))
    
    model = AlexNet_v1(class_num=5)  # functional api# model = AlexNet_v2(class_num=5)  # subclass api# model.build((None, 224, 224, 3))# If `by_name` is False weights are loaded based on the network's topology.model.load_weights("./myAlex.h5")# model.load_weights("./submodel.h5")# for layer in model.layers:#     print(layer.name)model.summary()layers_name = ["conv2d", "conv2d_1"]
    # functional APItry:    input_node = model.input    output_node = [model.get_layer(name=layer_name).output for layer_name in layers_name]    model1 = Model(inputs=input_node, outputs=output_node)    outputs = model1.predict(img)    for index, feature_map in enumerate(outputs):        # [N, H, W, C] -> [H, W, C]        im = np.squeeze(feature_map)
            # show top 12 feature maps        plt.figure()        for i in range(12):            ax = plt.subplot(3, 4, i + 1)            # [H, W, C]            plt.imshow(im[:, :, i], cmap='gray')        plt.suptitle(layers_name[index])        plt.show()except Exception as e:    print(e)

     

    kernel_weight.py​​​​​​​

    from alexnet_model import AlexNet_v1, AlexNet_v2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
    model = AlexNet_v1(class_num=5)  # functional api# model = AlexNet_v2(class_num=5)  # subclass api# model.build((None, 224, 224, 3))model.load_weights("./myAlex.h5")# model.load_weights("./submodel.h5")model.summary()for layer in model.layers:    for index, weight in enumerate(layer.weights):        # [kernel_height, kernel_width, kernel_channel, kernel_number]        weight_t = weight.numpy()        # read a kernel information        # k = weight_t[:, :, :, 0]
            # calculate mean, std, min, max        weight_mean = weight_t.mean()        weight_std = weight_t.std(ddof=1)        weight_min = weight_t.min()        weight_max = weight_t.max()        print("mean is {}, std is {}, min is {}, max is {}".format(weight_mean,                                                                   weight_std,                                                                   weight_max,                                                                   weight_min))
            # plot hist image        plt.close()        weight_vec = np.reshape(weight_t, [-1])        plt.hist(weight_vec, bins=50)        plt.title(weight.name)        plt.show()

    好了本期学习就到这里了,关于代码调不通问题,欢迎咨询微信进群,备注“AI学习”。

    图片

    展开全文
  • 基本计算公式 W为输入大小,F为卷积核大小,P为填充大小...由上述公式很容易推得一些常用的卷积层参数——输入输出的大小不变,仅通道数量改变。 # 一个卷积核大小为5*5的卷积层参数 kernel_size = 5 stride ...

    基本计算公式

    WW为输入大小,FF为卷积核大小,PP为填充大小(padding),SS为步长(stride),NN为输出大小。有如下计算公式:N=(WF+2P)S+1N=\frac{(W-F+2P)}{S}+1
    由上述公式很容易推得一些常用的卷积层参数——输入输出的大小不变,仅通道数量改变。

    # 一个卷积核大小为5*5的卷积层参数
    kernel_size = 5
    stride = 1
    padding = 2
    # 一个卷积核大小为3*3的卷积层参数
    kernel_size = 3
    stride = 1
    padding = 1
    

    更简单地,若步长为1,填充大小只要满足下述公式,输入输出的大小就是一致的:P=F12P=\frac{F-1}{2}

    注意事项

    若输入输出的长与宽不一样,只需要分别计算就可以了,可以灵活地依据公式调整卷积核大小以及其他参数值。

    • 计算示例:
      现有 (800,1000) 的输入,想要得到 (600,800) 的输出,卷积核设定为 (3,5),步长设定为 2,那么需要如何设置padding得到想要的输出?
      代入上式计算显然有(向上舍入):Ph=(6001)2+38002=201P_h=\frac{(600-1)*2+3-800}{2}=201 Pw=(8001)2+510002=302P_w=\frac{(800-1)*2+5-1000}{2}=302
    #input size (800,1000)
    kernel_size=(3,5),       
    stride=2,                
    padding=(201,302),
    #output size (600,800)
    

    总而言之,调整卷积核大小、步长或者填充大小都可以改变输出大小,但考虑到网络有效性问题,一般kernel_size依据经验设置为常用的 (5,5) 或是 (3,3) 或是 (3,3)+(1,3)+(3,1) 等,而padding也不会太大,stride也一般为1或者2。当然,各种各样的网络结构还是都有去尝试的价值。

    说明

    如下面所示,一个长度为6的像素块,若卷积核大小为3,步长为1,则需要填充2个像素点才能使做卷积后的长度依旧为6。
    在这里插入图片描述

    逆卷积计算

    在上采样中需要用到逆卷积运算,此类运算可以实现矩阵的扩展。现有WW为输入大小,FF为卷积核大小,PiP_i为输入填充大小,PoP_o为输出填充大小,SS为步长,有如下公式计算输出大小NN
    N=(W1)S+Po2Pi+FN=(W-1)*S+P_o-2P_i+F
    在pytorch下可以这样写:

    # input (n,32,height,width)
    self.deconv = nn.ConvTranspose2d(
    				32, 1, 
    				kernel_size=3, 
    				stride=2, 
    				padding=1, 
    				dilation=1, 	# 卷积核元素间距
    				output_padding=1)
    # output (n,1,height*2,width*2)
    

    关于逆卷积的详细操作,以后有时间再补充

    展开全文
  • keras卷积层参数

    千次阅读 2019-03-14 11:31:10
    转自:... 卷积层 Conv1D层 keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation...

    转自:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/

    卷积层

    Conv1D层

    keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)
    

    一维卷积层(即时域卷积),用以在一维输入信号上进行邻域滤波。当使用该层作为首层时,需要提供关键字参数input_shape。例如(10,128)代表一个长为10的序列,序列中每个信号为128向量。而(None, 128)代表变长的128维向量序列。

    该层生成将输入信号与卷积核按照单一的空域(或时域)方向进行卷积。如果use_bias=True,则还会加上一个偏置项,若activation不为None,则输出为经过激活函数的输出。

    参数

    • filters:卷积核的数目(即输出的维度)

    • kernel_size:整数或由单个整数构成的list/tuple,卷积核的空域或时域窗长度

    • strides:整数或由单个整数构成的list/tuple,为卷积的步长。任何不为1的strides均与任何不为1的dilation_rate均不兼容

    • padding:补0策略,为“valid”, “same” 或“causal”,“causal”将产生因果(膨胀的)卷积,即output[t]不依赖于input[t+1:]。当对不能违反时间顺序的时序信号建模时有用。参考WaveNet: A Generative Model for Raw Audio, section 2.1.。“valid”代表只进行有效的卷积,即对边界数据不处理。“same”代表保留边界处的卷积结果,通常会导致输出shape与输入shape相同。

    • activation:激活函数,为预定义的激活函数名(参考激活函数),或逐元素(element-wise)的Theano函数。如果不指定该参数,将不会使用任何激活函数(即使用线性激活函数:a(x)=x)

    • dilation_rate:整数或由单个整数构成的list/tuple,指定dilated convolution中的膨胀比例。任何不为1的dilation_rate均与任何不为1的strides均不兼容。

    • use_bias:布尔值,是否使用偏置项

    • kernel_initializer:权值初始化方法,为预定义初始化方法名的字符串,或用于初始化权重的初始化器。参考initializers

    • bias_initializer:权值初始化方法,为预定义初始化方法名的字符串,或用于初始化权重的初始化器。参考initializers

    • kernel_regularizer:施加在权重上的正则项,为Regularizer对象

    • bias_regularizer:施加在偏置向量上的正则项,为Regularizer对象

    • activity_regularizer:施加在输出上的正则项,为Regularizer对象

    • kernel_constraints:施加在权重上的约束项,为Constraints对象

    • bias_constraints:施加在偏置上的约束项,为Constraints对象

    输入shape

    形如(samples,steps,input_dim)的3D张量

    输出shape

    形如(samples,new_steps,nb_filter)的3D张量,因为有向量填充的原因,steps的值会改变

    【Tips】可以将Convolution1D看作Convolution2D的快捷版,对例子中(10,32)的信号进行1D卷积相当于对其进行卷积核为(filter_length, 32)的2D卷积。【@3rduncle】


    Conv2D层

    keras.layers.convolutional.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)
    

    二维卷积层,即对图像的空域卷积。该层对二维输入进行滑动窗卷积,当使用该层作为第一层时,应提供input_shape参数。例如input_shape = (128,128,3)代表128*128的彩色RGB图像(data_format='channels_last'

    参数

    • filters:卷积核的数目(即输出的维度)

    • kernel_size:单个整数或由两个整数构成的list/tuple,卷积核的宽度和长度。如为单个整数,则表示在各个空间维度的相同长度。

    • strides:单个整数或由两个整数构成的list/tuple,为卷积的步长。如为单个整数,则表示在各个空间维度的相同步长。任何不为1的strides均与任何不为1的dilation_rate均不兼容

    • padding:补0策略,为“valid”, “same” 。“valid”代表只进行有效的卷积,即对边界数据不处理。“same”代表保留边界处的卷积结果,通常会导致输出shape与输入shape相同。

    • activation:激活函数,为预定义的激活函数名(参考激活函数),或逐元素(element-wise)的Theano函数。如果不指定该参数,将不会使用任何激活函数(即使用线性激活函数:a(x)=x)

    • dilation_rate:单个整数或由两个个整数构成的list/tuple,指定dilated convolution中的膨胀比例。任何不为1的dilation_rate均与任何不为1的strides均不兼容。

    • data_format:字符串,“channels_first”或“channels_last”之一,代表图像的通道维的位置。该参数是Keras 1.x中的image_dim_ordering,“channels_last”对应原本的“tf”,“channels_first”对应原本的“th”。以128x128的RGB图像为例,“channels_first”应将数据组织为(3,128,128),而“channels_last”应将数据组织为(128,128,3)。该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值,若从未设置过,则为“channels_last”。

    • use_bias:布尔值,是否使用偏置项

    • kernel_initializer:权值初始化方法,为预定义初始化方法名的字符串,或用于初始化权重的初始化器。参考initializers

    • bias_initializer:权值初始化方法,为预定义初始化方法名的字符串,或用于初始化权重的初始化器。参考initializers

    • kernel_regularizer:施加在权重上的正则项,为Regularizer对象

    • bias_regularizer:施加在偏置向量上的正则项,为Regularizer对象

    • activity_regularizer:施加在输出上的正则项,为Regularizer对象

    • kernel_constraints:施加在权重上的约束项,为Constraints对象

    • bias_constraints:施加在偏置上的约束项,为Constraints对象

    输入shape

    ‘channels_first’模式下,输入形如(samples,channels,rows,cols)的4D张量

    ‘channels_last’模式下,输入形如(samples,rows,cols,channels)的4D张量

    注意这里的输入shape指的是函数内部实现的输入shape,而非函数接口应指定的input_shape,请参考下面提供的例子。

    输出shape

    ‘channels_first’模式下,为形如(samples,nb_filter, new_rows, new_cols)的4D张量

    ‘channels_last’模式下,为形如(samples,new_rows, new_cols,nb_filter)的4D张量

    输出的行列数可能会因为填充方法而改变

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    Pytorch 学习(6):Pytorch中的torch.nn  Convolution Layers  卷积层参数初始化

    class Conv1d(_ConvNd):
    	......
        def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,
                     padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True):
            kernel_size = _single(kernel_size)
            stride = _single(stride)
            padding = _single(padding)
            dilation = _single(dilation)
            super(Conv1d, self).__init__(
                in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation,
                False, _single(0), groups, bias)
    
        def forward(self, input):
            return F.conv1d(input, self.weight, self.bias, self.stride,
                            self.padding, self.dilation, self.groups)

    参数初始化调用 _ntuple方法:

    import collections
    from itertools import repeat
    
    
    def _ntuple(n):
        def parse(x):
            if isinstance(x, collections.Iterable):
                return x
            return tuple(repeat(x, n))
        return parse
    
    _single = _ntuple(1)
    _pair = _ntuple(2)
    _triple = _ntuple(3)
    _quadruple = _ntuple(4)

    _ntuple是函数式编程高阶函数,_single = _ntuple(1)将n=1参数传入parse函数,返回parse函数,然后在_single(kernel_size)传入kernel_size参数,调用parse(kernel_size)方法,执行repeat(x, n)方法。

    做个小测试:

    
    import collections
    from itertools import repeat
    def _ntuple(n):
        def parse(x):
            if isinstance(x, collections.Iterable):
                return x
            return tuple(repeat(x, n))
        return parse
    
    _single = _ntuple(1)
    print(_single(0))
    
    _pair = _ntuple(2)
    print(_pair(0))
    #kernel_size=5
    kernel_size=(3, 5)
    kernel_size = _pair(kernel_size)
    print(kernel_size)
    
    _triple = _ntuple(3)
    kernel_size=(3, 5, 2)
    kernel_size = _triple(kernel_size)
    print(kernel_size)

    运行结果如下:

    (0,)
    (0, 0)
    (3, 5)
    (3, 5, 2)

     

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空空如也

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卷积层参数