如何重塑ResNet的res5c层（3D到2D）？

Question

我使用'res5c'图层的ResNet提取图像的特征，导致形状为(2048, 14, 14)

的numpy数组

我无法操纵这些尺寸。据我所知，有14 * 14个大小为2048的功能。我想迭代一次访问每个功能。

因此，我如何将其重新整形为（14 * 14,2048）数组而不会出错，然后使用for循环轻松迭代它？

Answer 1

您可以在net.forward()之后阅读这些功能：

feat = net.blobs['res5c'].data.cop() # copy to be on the safe side.

如您所述，feat是np.array shape = (2048, 14, 14) 你可以reshape：

feat.reshape((2048,-1)) # fix the first dimension to 2048, -1 set the number of features to match that of `feat`.

现在您可以迭代功能：

for fi in xrange(feat.shape[1]):
    f = feat[:,fi] # get the fi-th feature
    # do somethinf to the feature f