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kerasを利用した重みの可視化について

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前提・実現したいこと

PythonとKerasによるディープラーニングを読みながら勉強しています。
CNNの重みの可視化を行いたい。

発生している問題・エラーメッセージ

Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
重みが上手く格納されない

エラーメッセージ

該当のソースコード

conv2d_25のフィルタ

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(generate_pattern('conv2d_25', 0))
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(generate_pattern('conv2d_28', 0))
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(generate_pattern('conv2d_28', 1))
plt.show()

layers = ['conv2d_25', 'conv2d_26', 'conv2d_27', 'conv2d_28' ]
for layer_name in layers:
size = 64
margin = 5

結果を格納

results = np.zeros((8 * size + 7 * margin, 8 * size + 7 * margin, 3))

for i in range(8):  # グリッドの行を処理
for j in range(8):  # グリッドの列を処理
filter_img = generate_pattern(layer_name, i + (j * 8), size=size)# filter i + (j * 8)の生成

 (i, j)に結果を配列

horizontal_start = i * size + i * margin
horizontal_end = horizontal_start + size
vertical_start = j * size + j * margin
vertical_end = vertical_start + size
results[horizontal_start: horizontal_end, vertical_start: vertical_end, :] = filter_img

表示

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(results)
plt.show()

python

試したこと

個別では表示できるのですがランダムにいくつか表示しようとすると
resultsに格納されない

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  • _Victorique__

    2019/03/31 15:11

    Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).



    RGBデータでimshowの有効範囲に入力データを切り取ります(floatの場合は[0..1]、整数の場合は[0..255])。

    キャンセル

回答 1

+2

Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).

エラーメッセージによると,RGB値を用いるimshow()では,引数の型がfloatsの時は引数の範囲は[0..1]で,型がintegersの時は[0..255]だと書いています。

generate_pattern()の返り値の型はintだと思われますが, np.zerosはデフォルトでfloat型になっています。
そのため,imshowの引数として直接generate_pattern()を渡した場合は望み通りにプロットされ,
np.zerosに一度格納するとint型の値がfloat型にキャストされてしまい,エラーが起きてしまいます。

直す方法は色々あると思いますが,とりあえず,

results = np.zeros((8 * size + 7 * margin, 8 * size + 7 * margin, 3), np.uint8)


として,結果を格納するためのresultsを初めからint型にしておけば,期待通りに動くと思います。

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  • 2020/02/20 10:16

    PythonとKerasによるディープラーニングの5.4章で同様のエラーが起きて2日間悩み、ここにたどり着きました。私の場合は
    results = np.zeros((8 * size + 7 * margin, 8 * size + 7 * margin, 3), dtype=int)
    としたら、無事実行することができました。アドバイスありがとうございました。

    キャンセル

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