【源码】基于PyTorch的卷积神经网络特征图与权重直方图分析系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的模式识别作业系统，聚焦于利用卷积神经网络（CNN）提取特征图并分析模型权重直方图。系统支持AlexNet、ResNet和ConvNext等多种卷积神经网络模型，有助于用户理解和分析预训练模型内部工作原理，在图像处理领域有较大应用价值。

项目的主要特性和功能

1. 模型支持：可使用AlexNet、ResNet和ConvNext等多种卷积神经网络模型。
2. 特征图生成：生成并展示不同卷积层的特征图，助力用户掌握模型特征提取过程。
3. 权重直方图分析：分析并以直方图形式可视化模型的权重分布，方便用户观察理解。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤安装使用： 1. 解压文件：解压下载的文件包，保证所有文件和文件夹处于同一目录。 2. 安装依赖库：安装必要的Python库，如PyTorch和matplotlib。通过pip命令安装，在命令行输入 pip install pytorch matplotlib 。注意，依据Python版本和系统环境，可能需特定的PyTorch版本和安装步骤，请确保安装正确版本的库。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】