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길쌈 레이어의 출력 시각화
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소개
길쌈 레이어를 시각화하는 많은 방법이 있지만, 같은 구성 요소를 공유합니다 : 길쌈 신경 네트워크의 일부 값을 가져 와서 그 값을 시각화합니다. 이러한 시각화는 TensorBoard에 표시해서는 안되며 표시 할 수 없습니다.
2 단계의 기본 예
이 예에서는 MNIST ( 전문가 용 Deep MNIST) 자습서를 성공적으로 실행하고 완전히 이해했다고 가정합니다.
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
# con_val is a 4-d array, the first indicates the index of image, the last indicates the index of kernel
def display(con_val, kernel):
plt.axis('off')
plt.imshow(np.sum(con_val[:, :, :, kernel], axis=0), cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.show()
위의 함수는 커널이 주어진 컨벌루션 레이어의 값을 포함하는 배열 (con_val)을 시각화합니다. 이 함수는 모든 예제 값을 합계하고 그레이 스케일로 그립니다.
다음 코드는 첫 번째 길쌈 레이어에서 값을 가져오고 위의 함수를 호출하여 표시합니다.
labels = np.nonzero(mnist.test.labels)[1] # convert "one-hot vectors" to digits (0-9)
for i in range(2): # display only 0 and 1
con_val = h_pool1.eval(feed_dict={x:mnist.test.images[labels == i, :]}) #fetch
display(con_val, 3)
코드는 0과 1의 레이블에 해당하는 시각화 만 플롯합니다. 이러한 결과를 볼 수 있습니다.
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