CNN（卷积神经网络）中间层可视化
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一个简单直接的方法：
fea_srcnn = self.SRCNN_block_f(x) # 某层卷积后得到的特征图fea_srcnn
print(fea_srcnn.shape)# 查看特征图形状
plt.imshow(fea_srcnn[0].cpu().permute(1,2,0)[:,:,0])
# 取batch的第一个图，转为CPU下的tensor，交换维度使图像符合matplotlib，取第1个通道的特征图
plt.show()
参考：
- CNN（卷积神经网络）中间层可视化
- pytorch-中间层可视化
- 《Python深度学习》第5章第4节，卷积神经网络的可视化。
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