Pytorch抽取網(wǎng)絡(luò)層的Feature Map(Vgg)實例
更新時間：2019年08月20日 10:51:32 作者：seeney
今天小編就為大家分享一篇Pytorch抽取網(wǎng)絡(luò)層的Feature Map(Vgg)實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
這邊我是需要得到圖片在Vgg的5個block里relu后的Feature Map （其余網(wǎng)絡(luò)只需要替換就可以了）
索引可以這樣獲得
vgg = models.vgg19(pretrained=True).features.eval() print (vgg)
Feature Map可利用下面的class
class Vgg16(nn.Module):
def __init__(self, pretrained=True):
super(Vgg16, self).__init__()
self.net = models.vgg16(pretrained).features.eval()
def forward(self, x):
out = []
for i in range(len(self.net)):
x = self.net[i](x)
if i in [3, 8, 15, 22, 29]:
# print(self.net[i])
out.append(x
return out
以上這篇Pytorch抽取網(wǎng)絡(luò)層的Feature Map(Vgg)實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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