mu1, sigma1 = np.mean(real_activations, axis=0), np.cov(real_activations, rowvar=False) mu2, sigma2 = np.mean(fake_activations, axis=0), np.cov(fake_activations, rowvar=False)
时间: 2024-03-04 17:50:32 浏览: 22
这段代码使用`np.mean()`和`np.cov()`函数分别计算了真实激活值和生成器生成的假激活值的均值和协方差矩阵。具体来说,`np.mean(real_activations, axis=0)`表示计算真实激活值的每一列的均值,即每一个神经元在样本上的平均激活值。`np.cov(real_activations, rowvar=False)`表示计算真实激活值的每一列之间的协方差矩阵,即每一个神经元之间的协方差关系。
同样,`np.mean(fake_activations, axis=0)`表示计算生成器生成的假激活值的每一列的均值,即每一个神经元在样本上的平均激活值。`np.cov(fake_activations, rowvar=False)`表示计算生成器生成的假激活值的每一列之间的协方差矩阵,即每一个神经元之间的协方差关系。
这些统计量可以用于计算两个分布之间的距离或差异,比如Wasserstein距离和KL散度等。在GAN中,我们通常通过最小化这些距离或差异来训练生成器和判别器的模型参数。
相关问题
np.cov(real_activations, rowvar=False)
`np.cov()`函数是NumPy中的一个用于计算协方差矩阵的函数,它的语法如下:
```
np.cov(m, y=None, rowvar=True, bias=False, ddof=None, fweights=None, aweights=None)
```
其中,参数`m`是一个数组,表示要计算协方差矩阵的数据。`rowvar`参数表示数据的每一行或每一列表示一个变量,默认为True,表示每一行代表一个变量,每一列代表一个观测值;如果设置为False,表示每一列代表一个变量,每一行代表一个观测值。`bias`参数表示是否进行偏差修正,默认为False,表示不进行偏差修正;如果设置为True,则表示进行偏差修正。`ddof`参数表示自由度的修正值,默认为None,表示自动根据偏差(bias)的值进行计算;如果设置为一个整数,则表示自由度的修正值为`N-ddof`,其中`N`为数据的个数。
在这个函数中,`real_activations`是一个数组,表示实际的激活值,`rowvar=False`表示每一列代表一个变量,每一行代表一个观测值。因此,`np.cov(real_activations, rowvar=False)`计算的是`real_activations`数组中每一列之间的协方差矩阵。这个矩阵可以用于分析神经网络中不同层之间的相关性,帮助我们理解神经网络的内部运作情况。
def Grad_Cam(model, image, layer_name): # 获取模型提取全链接之前的特征图 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:44]) print(new_model) new_model.eval() feature_maps = new_model(image) # 获取模型最后一层卷积层 target_layer = model._modules.get(layer_name) # 将模型最后一层卷积层的输出结果作为反向传播的梯度 gradient = torch.zeros(feature_maps.size()) # 返回一个形状与feature_maps相同全为标量 0 的张量 gradient[:, :, feature_maps.size()[2]//2, feature_maps.size()[3]//2] = 1 target_layer.zero_grad() # 将模型中参数的梯度置为0 feature_maps.backward(gradient=gradient) # 获取模型最后一层卷积层的输出结果和梯度 _, _, H, W = feature_maps.size() output_activations = feature_maps.detach().numpy()[0] gradients = target_layer.weight.grad.detach().numpy() # 计算特征图中每个像素点的权重 weights = np.mean(gradients, axis=(2, 3))[0] cam = np.zeros((H, W), dtype=np.float32) for i, w in enumerate(weights): cam += w * output_activations[i, :, :] # 对权重进行归一化处理 cam = np.maximum(cam, 0) cam = cv2.resize(cam, (1440, 1440)) cam = cam - np.min(cam) cam = cam / np.max(cam) # 将热力图叠加到原图上 heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * cam), cv2.COLORMAP_JET) heatmap = np.float32(heatmap) / 255 image = image.detach().numpy() image = np.transpose(image, (0, 2, 3, 1)) img_CCT = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CCT.png") img_CP = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CP.png") img_CCT = cv2.resize(img_CCT, (1440, 1440)) img_CP = cv2.resize(img_CP, (1440, 1440)) cam_img = heatmap + np.float32(img_CCT[0]) cam_img = cam_img / np.max(cam_img) return np.uint8(255 * cam_img) 上述代码不显示热力图,怎么解决
可能是因为在使用 OpenCV 的 `cv2.imshow()` 函数显示图像时,会因为使用了多线程导致程序崩溃。可以尝试使用 `matplotlib` 库来显示热力图,代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 将热力图进行归一化处理
heatmap = cv2.resize(cam, (image.shape[2], image.shape[3]))
heatmap = heatmap - np.min(heatmap)
heatmap = heatmap / np.max(heatmap)
# 将热力图叠加到原图上
heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * heatmap), cv2.COLORMAP_JET)
cam_img = np.float32(heatmap) / 255 + np.transpose(image[0], (1, 2, 0))
cam_img = cam_img / np.max(cam_img)
# 使用 matplotlib 显示热力图
plt.imshow(cam_img)
plt.show()
```
这样就可以在 Jupyter Notebook 或者 Python IDE 中显示热力图了。如果仍然无法显示,可以尝试将 `plt.show()` 替换为 `plt.savefig('heatmap.png')`,将热力图保存为图片进行查看。
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