Я визуализирую фильтры (ядра) модели cnn, используя код из здесь , который выглядит следующим образом:
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
def nice_imshow(ax, data, vmin=None, vmax=None, cmap=None):
"""Wrapper around pl.imshow"""
if cmap is None:
cmap = cm.jet
if vmin is None:
vmin = data.min()
if vmax is None:
vmax = data.max()
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)
im = ax.imshow(data, vmin=vmin, vmax=vmax, interpolation='nearest', cmap=cmap)
pl.colorbar(im, cax=cax)
# pl.savefig("featuremaps--{}".format(layer_num) + '.jpg')
import numpy.ma as ma
def make_mosaic(imgs, nrows, ncols, border=1):
"""
Given a set of images with all the same shape, makes a
mosaic with nrows and ncols
"""
nimgs = imgs.shape[0]
imshape = imgs.shape[1:]
mosaic = ma.masked_all((nrows * imshape[0] + (nrows - 1) * border,
ncols * imshape[1] + (ncols - 1) * border),
dtype=np.float32)
paddedh = imshape[0] + border
paddedw = imshape[1] + border
for i in range(nimgs):
row = int(np.floor(i / ncols))
col = i % ncols
mosaic[row * paddedh:row * paddedh + imshape[0],
col * paddedw:col * paddedw + imshape[1]] = imgs[i]
return mosaic
# Visualize weights
W=model.layers[8].get_weights()[0][:,:,0,:]
W=np.swapaxes(W,0,2)
W = np.squeeze(W)
print("W shape : ", W.shape)
pl.figure(figsize=(15, 15))
pl.title('conv1 weights')
nice_imshow(pl.gca(), make_mosaic(W, 8, 8), cmap=cm.binary)
Я хочу сохранить изображения фильтров.Обычно мы используем fig.savefig("featuremaps-kernel-{}".format(layer_num) + '.jpg')
для сохранения цифр.Но это не работает в этом случае, может быть потому, что функция nice_.Пожалуйста, помогите, какую команду я должен написать, чтобы сохранить рисунок, используя команду не вручную.Потому что, если есть большая сеть, много ручной работы.