在Tensorflow中卷积和Relu之后如何显示/可视化图像

Question

对于输入图像以及第一个卷积和Relu层，我有以下代码（在测试过程中，而不是在训练中）：

convnet = input_data(shape=[None, IMG_SIZE, IMG_SIZE, IMAGE_CHANNELS], name='input')
convnet1 = conv_2d(convnet, FIRST_NUM_CHANNEL, FILTER_SIZE, activation='relu')
convnet1 = max_pool_2d(convnet1, FILTER_SIZE)

如果我打印变量convnet1，则会得到此结果 Tensor（“ MaxPool2D / MaxPool：0”，shape =（?, 52，52，32），dtype = float32）因为我的输入图片是256x256，滤镜大小是5x5。

我的问题是如何可视化convnet1数据/变量？它具有32个通道，所以我假设我可以显示32个尺寸为52x52的黑白图像。

Answer 1

如果要在一个图中打印32个，则可以执行以下操作

class HelloWorld extends Component{
    render(){
        return(
            <div>
                <h1>Hello World !!</h1>
            </div>
        )
    }
}

export default HelloWorld;