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  • 使用训练好的modle,做些有用的事(各层数据可视化)

    ---恢复内容开始---

    1. 加载必要的库

    2. 设置当前目录,判断模型是否训练好

    3. 利用提前训练好的模型,设置测试网络

    4. 加载测试图片,并显示

    5. 编写一个函数,将二进制的均值转换为python的均值;(计算均值是为了减少计算量和增强精度)

    6. 将图片载入blob中,并减去均值

    7. 显示减去均值前后的数据

    8. 运行测试模型,并显示各层数据信息

    9. 显示各层的参数信息

    10. 编写一个函数,用于显示各层数据;

    11. 显示第一个卷积层的输出数据和权值(filter)

    12. 显示第一次pooling后的输出数据

    13. 显示第二次卷积后的输出数据以及相应的权值(filter)

    14. 显示第三次卷积后的输出数据以及相应的权值(filter),取前1024个进行显示

    15. 显示第三次池化后的输出数据

    16. 最后一层输出属于某个类的概率

    7~15是为了数据可视化,与测试本身无关;

    计算的结果显示了该数据属于之前各个数据的概率!!!

    ---恢复内容结束---

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/niulang/p/8968416.html
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