ValueError : 부동 소수점 이미지 RGB 값은 0..1 범위 내에 있어야합니다. while matplotlib 사용 중

Question

신경망 레이어의 가중치를 시각화하고 싶습니다. 나는 파이크 치를 사용하고 있습니다.

import torch 
import torchvision.models as models 
from matplotlib import pyplot as plt 

def plot_kernels(tensor, num_cols=6): 
    if not tensor.ndim==4: 
     raise Exception("assumes a 4D tensor") 
    if not tensor.shape[-1]==3: 
     raise Exception("last dim needs to be 3 to plot") 
    num_kernels = tensor.shape[0] 
    num_rows = 1+ num_kernels // num_cols 
    fig = plt.figure(figsize=(num_cols,num_rows)) 
    for i in range(tensor.shape[0]): 
     ax1 = fig.add_subplot(num_rows,num_cols,i+1) 
     ax1.imshow(tensor[i]) 
     ax1.axis('off') 
     ax1.set_xticklabels([]) 
     ax1.set_yticklabels([]) 

    plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1) 
    plt.show() 
vgg = models.vgg16(pretrained=True) 
mm = vgg.double() 
filters = mm.modules 
body_model = [i for i in mm.children()][0] 
layer1 = body_model[0] 
tensor = layer1.weight.data.numpy() 
plot_kernels(tensor) 

위의 내가이 오류를 극복하기 위해 표준화 및 가중치의 절대 값을해야 ValueError: Floating point image RGB values must be in the 0..1 range.

내 질문은이 오류를 제공 또는 anyother 방법은 무엇입니까? 만약 내가 정상화하고 절대 값을 사용한다면 나는 그래프의 의미가 바뀐다 고 생각한다.

[[[[ 0.02240197 -1.22057354 -0.55051649] 
    [-0.50310904 0.00891289 0.15427093] 
    [ 0.42360783 -0.23392732 -0.56789106]] 

    [[ 1.12248898 0.99013627 1.6526649 ] 
    [ 1.09936976 2.39608836 1.83921957] 
    [ 1.64557672 1.4093554 0.76332706]] 

    [[ 0.26969245 -1.2997849 -0.64577204] 
    [-1.88377869 -2.0100112 -1.43068039] 
    [-0.44531786 -1.67845118 -1.33723605]]] 


[[[ 0.71286005 1.45265901 0.64986968] 
    [ 0.75984162 1.8061738 1.06934202] 
    [-0.08650422 0.83452386 -0.04468433]] 

    [[-1.36591709 -2.01630116 -1.54488969] 
    [-1.46221244 -2.5365622 -1.91758668] 
    [-0.88827479 -1.59151018 -1.47308767]] 

    [[ 0.93600738 0.98174071 1.12213969] 
    [ 1.03908169 0.83749604 1.09565806] 
    [ 0.71188802 0.85773659 0.86840987]]] 


[[[-0.48592842 0.2971966 1.3365227 ] 
    [ 0.47920835 -0.18186836 0.59673625] 
    [-0.81358945 1.23862112 0.13635623]] 

    [[-0.75361633 -1.074965 0.70477796] 
    [ 1.24439156 -1.53563368 -1.03012812] 
    [ 0.97597247 0.83084011 -1.81764793]] 

    [[-0.80762428 -0.62829626 1.37428832] 
    [ 1.01448071 -0.81775147 -0.41943246] 
    [ 1.02848887 1.39178836 -1.36779451]]] 


..., 
[[[ 1.28134537 -0.00482408 0.71610934] 
    [ 0.95264435 -0.09291686 -0.28001019] 
    [ 1.34494913 0.64477581 0.96984017]] 

    [[-0.34442815 -1.40002513 1.66856039] 
    [-2.21281362 -3.24513769 -1.17751861] 
    [-0.93520379 -1.99811196 0.72937071]] 

    [[ 0.63388056 -0.17022935 2.06905985] 
    [-0.7285465 -1.24722099 0.30488953] 
    [ 0.24900314 -0.19559766 1.45432627]]] 


[[[-0.80684513 2.1764245 -0.73765725] 
    [-1.35886598 1.71875226 -1.73327696] 
    [-0.75233924 2.14700699 -0.71064663]] 

    [[-0.79627383 2.21598244 -0.57396138] 
    [-1.81044972 1.88310981 -1.63758397] 
    [-0.6589964 2.013237 -0.48532376]] 

    [[-0.3710472 1.4949851 -0.30245575] 
    [-1.25448656 1.20453358 -1.29454732] 
    [-0.56755757 1.30994892 -0.39370224]]] 


[[[-0.67361742 -3.69201088 -1.23768616] 
    [ 3.12674141 1.70414758 -1.76272404] 
    [-0.22565465 1.66484773 1.38172317]] 

    [[ 0.28095332 -2.03035069 0.69989491] 
    [ 1.97936332 1.76992691 -1.09842575] 
    [-2.22433758 0.52577412 0.18292744]] 

    [[ 0.48471382 -1.1984663 1.57565165] 
    [ 1.09911084 1.31910467 -0.51982772] 
    [-2.76202297 -0.47073677 0.03936549]]]] 

Answer 1

값이 이미 해당 범위 내에 있다는 것을 알고있는 것처럼 들립니다. 예, 0.0 - 1.0 범위로 다시 조절해야합니다. 나는 네가 네거티브 대 플러스의 가시성을 유지하기를 원하지만, 0.5를 당신의 새로운 "중립적 인"점으로 보게하는 것이 좋습니다. 현재 0.0 값이 0.5로 매핑되고 가장 큰 값 (최대 크기)이 0.0 (음수 인 경우) 또는 1.0 (양수인 경우)으로 조정됩니다.

---

벡터에 감사드립니다. 값이 -2.25에서 +2.0 사이 인 것 같습니다. 재조정을 제안합니다 new = (1/(2*2.25)) * old + 0.5