Caffe視覺化（二）：權重及輸出視覺化（用Deep Visualization Toolbox實現）

本文記錄了博主在研究Caffe權重及輸出視覺化過程中發現的工具包，包括工具包的安裝、使用和調整（以適應自定義網路）的相關內容。更新於2018.10.26。

文章目錄

• Caffe視覺化（二）：權重及輸出視覺化（用Deep Visualization Toolbox實現）
• Deep Visualization toolbox 工具包
• 介紹
• 安裝
• 實現自己模型的視覺化

Deep Visualization toolbox 工具包

介紹

這個工具包可以實現在caffe框架下搭建的神經網路的視覺化。工具包的GitHub連結請點選這裡，同時工具包也提供了網頁版的簡介和論文形式的正式介紹。

工具包執行的視窗是這樣的：

安裝

第一步：配置Caffe

如果電腦上沒有安裝Caffe應首先配置好Caffe。除了按照官方的安裝說明配置外，為了實現toolbox的功能，還需要對官方Caffe做一點修改。

在安裝好Caffe後，cd到Caffe的目錄下，執行：

$ git remote add yosinski https://github.com/yosinski/caffe.git
$ git fetch --all
$ git checkout --track -b deconv-deep-vis-toolbox yosinski/deconv-deep-vis-toolbox
$ < edit Makefile.config to suit your system if not already done in Step 0 >
$ make clean
$ make -j
$ make -j pycaffe
 

注意：博主沒有執行上面的命令，因為預設需要的東西博主電腦中已經安裝好了。

第二步：安裝必要的依賴

對於Ubuntu系統，執行下面的命令：

 $ sudo apt-get install python-opencv scipy python-skimage

第三步：下載並編譯Deep visualization Toolbox

可以將這個工具包放在任意需要的位置，執行下面的命令下載：

$ git clone https://github.com/yosinski/deep-visualization-toolbox
$ cd deep-visualization-toolbox
 

將設定檔案複製一份到工具包目錄下：

$ cp models/caffenet-yos/settings_local.template-caffenet-yos.py settings_local.py

根據電腦的情況修改settings_local.py檔案的配置（主要是各種目錄）。

之後應該就可以正常運行了。為了看到提供的demo，需要下載圖片和模型（約需要230M+1.1GB記憶體）：

$ cd models/caffenet-yos/
$ ./fetch.sh
$ cd ../..

第四步：執行工具包

命令：

$ ./run_toolbox.py

按h鍵可以看到說明。

下面是博主電腦上的執行效果：

用j,l,i,k鍵控制游標的上下左右移動：

實現自己模型的視覺化

這一部分博主還在實踐，等成功以後會來更新。