如何保存来自预训练的torch网络的所有批次数据的特征值?
2017-2-20 21:27:56
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我现在正在使用来自github的fb torch库fb torch resnet
这是我第一次使用torch和lua，所以我遇到了一些问题。
我的目标是将特定层的特征向量(ResNet的最后平均池化)保存到一个文件中，该文件包括输入图像的类。所有输入图像均来自cifar-10 db。
我想要获取的文件格式如下：
image1.txt := cifar-10第1个图像的类索引和特征向量
image2.txt := cifar-10第2个图像的类索引和特征向量
//依此类推，遍历所有cifar-10中的图像
现在，我已经看到了该github的一些示例代码extract-features.lua
因为这是我第一次使用lua，所以我感到很难理解这段代码，并将其修改为我想要的方式。我也不想将我的数据保存为t7文件格式。
1.如何通过lua从torch网络中访问仅一个特定层?(最后的平均池化) 2.如何访问层的值和分类结果索引? 3.如何从cifar-10 db文件(t7 batch)中读取所有图像?
对不起，问题太多了。但是，由于torch社区线程和torch的发布过多，我很难使用torch..请理解我。
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用户3867261
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如何通过lua在torch中仅访问网络中的一个特定层（最后的平均池化层）？
要访问每个层，您只需要加载模型并使用整数获取它。如果您执行
print model，您将能够看到最后一个平均池化处于哪个位置。model = torch.load(path_to_model):cuda() avg_pooling_layer = model:get(position_of_the_avg_pooling_layer)如何访问层的值和分类结果索引？
我不太明白您的意思。如果您想查看特定图层的输出或权重（按照上面的代码），则需要从
_layer_表中获取这些元素。同样，要查看可能要获取的元素，使用print avg_pooling_layer。weights = avg_pooling_layer.weight --获取图层的权重 output = avg_pooling_layer.output --获取图层的输出如何从cifar-10 db文件（t7批处理）中读取所有图像？
要从t7文件中读取图像，请使用torch函数
torch.load（以前用于加载模型）。cifar_10 = torch.load("path_to_cifar-10.t7")读入后，您可以在子表或函数中获得训练集和测试集。同样，打印表并查看需要获取哪些值。
希望这可以帮助您！