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卷积层feature map输出到文本


本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处。
文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52166388


VGG_16的网络为例,在测试时,一张输入图像,在卷积层conv5_3,feature map的shape(1,512,M,N),这样一个高维矩阵,如何输出呢?

借用numpy中的numpy.savetxt可以轻松解决:

import numpy as np
import caffe
...

feature_conv = net.blobs['conv5_3'].data.copy()
#print feature_conv.shape

with open(im_name+'.txt', 'w') as fp:
    for i in range(512):
        np.savetxt(fp, feature_conv[0][i,:,:], fmt='%d', footer='----')

也就是将512层MxN的feature 逐一写入文本尾部,层与层之间通过# ----分隔开。


参考:



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