将矩阵转换为图像 [不是 RGB] 及其含义
Converting Matrix to Image [not RGB] and what it means
我想在使用 VGG 模型时查看各种中间层的输出（只是为了好玩）。
所以在卷积运算之后你会得到这样的结果 (?,28,28,512):
- ？对于通过的图像数量
- 28*28是卷积运算后的维度和
- 512 是提供的过滤器数量。
我想看看各种输出是什么样子的 [0,:,:,25] 的例子，所以在 link to convert an array into image. Now my question is what kind of image is this exactly if not an RGB cause when i see the image there definitely are some blue,green color.
中使用了这个方法
编辑：- 我一直在使用的代码：-
req_model = Model(inputs=base_model.input,
outputs=base_model.get_layer('block4_conv2 ').output)
vpred = req_model.predict(img) ## np.shape(vpred) == (1,28,28,512)
plt.imshow(vpred[0,:,:,12])
长话短说；博士
在我的例子中，形状为 28*28 的图像究竟意味着什么[我以为我会看到黑白的东西]，如果这不是正确的方式，我希望得到一些指导。
如果您使用 matplotlib 绘制图像，那么它看起来像 Viridis 颜色图。更多 here.
我想在使用 VGG 模型时查看各种中间层的输出（只是为了好玩）。
所以在卷积运算之后你会得到这样的结果 (?,28,28,512):
- ？对于通过的图像数量
- 28*28是卷积运算后的维度和
- 512 是提供的过滤器数量。
我想看看各种输出是什么样子的 [0,:,:,25] 的例子，所以在 link to convert an array into image. Now my question is what kind of image is this exactly if not an RGB cause when i see the image there definitely are some blue,green color.
编辑：- 我一直在使用的代码：-
req_model = Model(inputs=base_model.input,
outputs=base_model.get_layer('block4_conv2 ').output)
vpred = req_model.predict(img) ## np.shape(vpred) == (1,28,28,512)
plt.imshow(vpred[0,:,:,12])
长话短说；博士 在我的例子中，形状为 28*28 的图像究竟意味着什么[我以为我会看到黑白的东西]，如果这不是正确的方式，我希望得到一些指导。
如果您使用 matplotlib 绘制图像，那么它看起来像 Viridis 颜色图。更多 here.