caffe學習筆記（四） 初識資料視覺化

首先將caffe的根目錄作為當前目錄，然後載入caffe程式自帶的小貓，並顯示。

大小為360x480，三通道

開啟examples/net_surgery/conv.prototxt檔案，修改兩個地方

一是將input_shape由原來的是（1，1，100，100）修改為(1,3,100,100),即由單通道灰度圖變為三通道彩色圖。

二是將過濾器個數(num_output)由3修改為16，多增加一些filter, 當然保持原來的數不變也行。

其它地方不變，修改後的prototxt如下：只有乙個卷積層

in [2]:

! cat examples/net_surgery/conv.prototxt

# ****** single-layer network to showcase editing model parameters.

name: "convolution"
input: "data"
input_shape 
layer 
bias_filler 
}}

顯示的時候要注意各維的順序，如blobs的順序是(1,3,360,480),從前往後分別表示1張，3三個通道，

大小為360x480，需要呼叫transpose改變為(360,480,3)才能正常顯示。

其中用data[0]表示第一張，下標從0開始，此例只有一張，因此只能是data[0].

分別用data[0,0],data[0,1]和data[0,2]表示該的三個通道。

in [3]:

net = caffe.net('examples/net_surgery/conv.prototxt', caffe.test)

im_input=im[np.newaxis,:,:,:].transpose(0,3,1,2)
print "data-blobs:",im_input.shape
net.blobs['data'].reshape(*im_input.shape)
net.blobs['data'].data[...] = im_input
plt.imshow(net.blobs['data'].data[0].transpose(1,2,0))
plt.axis('off')

data-blobs: (1, 3, 360, 480)

(-0.5, 479.5, 359.5, -0.5)

in [4]:

plt.rcparams['image.cmap'] = 'gray'

def show_data(data,head,padsize=1, padval=0):
data -= data.min()
data /= data.max()
# force the number of filters to be square
n = int(np.ceil(np.sqrt(data.shape[0])))
padding = ((0, n ** 2 - data.shape[0]), (0, padsize), (0, padsize)) + ((0, 0),) * (data.ndim - 3)
data = np.pad(data, padding, mode='constant', constant_values=(padval, padval))
# tile the filters into an image
data = data.reshape((n, n) + data.shape[1:]).transpose((0, 2, 1, 3) + tuple(range(4, data.ndim + 1)))
data = data.reshape((n * data.shape[1], n * data.shape[3]) + data.shape[4:])
plt.figure()
plt.title(head)
plt.imshow(data)
plt.axis('off')

呼叫forward()執行卷積操作，blobs資料發生改變。由原來的(1,3,360,480)變為（1，16，356，476）。

並初始化生成了相應的權值，權值資料為(16,3,5,5)。

最後呼叫兩次show_data來分別顯示權值和卷積過濾後的16通道。

參考文獻：

caffe學習筆記14 初識資料視覺化

1.首先將caffe的根目錄作為當前目錄，然後載入caffe程式自帶的小貓，並顯示。大小為360x480，三通道 對輸入 進行解析 import numpy as np 調入numpy程式，調入後名字為np import matplotlib.pylot as plt 調入matplotlib.py...

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