卷积层feature map输出到文本

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以VGG_16的网络为例，在测试时，一张输入图像，在卷积层conv5_3，feature map的shape是(1,512,M,N)，这样一个高维矩阵，如何输出呢？

借用numpy中的numpy.savetxt可以轻松解决：

import numpy as np
import caffe
...

feature_conv = net.blobs['conv5_3'].data.copy()
#print feature_conv.shape

with open(im_name+'.txt', 'w') as fp:
    for i in range(512):
        np.savetxt(fp, feature_conv[0][i,:,:], fmt='%d', footer='----')

也就是将512层MxN的feature 逐一写入文本尾部，层与层之间通过# ----分隔开。

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参考：

• numpy.savetxt