【15】可视化：初识数据可视化

因为csdn不支持文件直接显示，写ipynb文件有些难受，所以先把文件托管到我的github里面，可从github浏览。

首先将caffe的根目录作为当前目录，然后加载caffe程序自带的小猫图片，并显示。

图片大小为360x480，三通道

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import caffe
caffe_root='/home/yeler82/caffe/'
import os,sys
os.chdir(caffe_root)
sys.path.insert(0,caffe_root+'python')
im = caffe.io.load_image('examples/images/cat.jpg')
print im.shape
plt.imshow(im)
plt.axis('off')

当我尝试显示图片的时候报了这个错误'module' object has no attribute 'to_rgba'

谷歌了一下，应该是matplotlib版本问题，于是查看其版本

然后尝试更新matplotlib版本，执行以下命令，一定是要更新python2使用的matplotlib版本

sudo pip install -U matplotlib

然后我们将jupyter notebook重启一下，发现ok了。

打开examples/net_surgery/conv.prototxt文件，修改两个地方

一是将input_shape由原来的是（1，1，100，100）修改为(1,3,100,100),即由单通道灰度图变为三通道彩色图。

二是将过滤器个数(num_output)由3修改为16，多增加一些filter, 当然保持原来的数不变也行。

其它地方不变，修改后的prototxt如下：只有一个卷积层

! cat examples/net_surgery/conv.prototxt

# Simple single-layer network to showcase editing model parameters.
name: "convolution"
input: "data"
input_shape {
  dim: 1
  dim: 3
  dim: 100
  dim: 100
}
layer {
  name: "conv"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv"
  convolution_param {
    num_output: 16
    kernel_size: 5
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}

将图片数据加载到blobs，但反过来，我们也可以反过来从blob中提取出原始数据，并进行显示。

显示的时候要注意各维的顺序，如blobs的顺序是(1,3,360,480),从前往后分别表示1张图片，3三个通道，图片大小为360x480，需要调用transpose改变为(360,480,3)才能正常显示。

其中用data[0]表示第一张图片，下标从0开始，此例只有一张图片，因此只能是data[0]。分别用data[0,0],data[0,1]和data[0,2]表示该图片的三个通道。

这是16个滤波器的可视化结果。

这是图片经过卷积的结果

【15】可视化：初识数据可视化

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