使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图王炸撒编辑于 2023年06月09日 17:16 不能使用最后一层的Encoder Block的MLP Block的特征矩阵做A反向传播求梯度矩阵A',因为其每一个token(即特征矩阵的每一行)没有和其他176个token做信息交换。所以必须选取最后一层的Encoder Block的做自注意力前的输入。
很方便的替换自己的模型和数据集绘制热力图,有问题可以在评论区指出,看到会回复 import osimport numpy as npfrom PIL import Imagefrom torchvision import transformsfrom utils import GradCAM, show_cam_on_image, center_crop_imgimport torchfrom matplotlib import pyplot as pltfrom torch import nnfrom torchvi...
使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图王炸撒编辑于 2023年06月09日 17:16 不能使用最后一层的Encoder Block的MLP Block的特征矩阵做A反向传播求梯度矩阵A',因为其每一个token(即特征矩阵的每一行)没有和其他176个token做信息交换。所以必须选取最后一层的Encoder Block的做自注意力前的输入。
视频地址: 使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图 王炸撒 粉丝:4文章:2 关注不能使用最后一层的Encoder Block的MLP Block的特征矩阵做A反向传播求梯度矩阵A',因为其每一个token(即特征矩阵的每一行)没有和其他176个token做信息交换。所以必须选取最后一层的Encoder Block的做自注意力前的输入。分享...
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