【Pytorch】 特征图的可视化_pytorch 特征图可视化

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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。

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更新一下

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目前这种方法有很大的缺陷，最近看一篇国外的blog时，发现了Pytorch官方文档有一个Torch FX，基于这个实现了特征提取，更新一下Pytorch官方实现的特征图提取，参考我新写的记录：六行代码实现：特征图提取与特征图可视化

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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 plt

model = 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]))]"
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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"""
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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]))]
"""
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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_ls
    


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 = 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]

"""
如果要选layer3的输出特征图只需把第一个索引值改为2，即：
v=tensor_ls[2][1]
只需把第一个索引更换为需要输出的特征层对应的位置索引即可
"""
#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)

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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 output

model=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)


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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

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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。