二主要的实现思路：

处理单张图片作为网络输入。
根据给定的layer层，获取该层的输出结果features。
考虑到features的形状为：[batch_size, filter_nums, H, W] 提取其中的第一个过滤器得到的结果feature。
以一张图片作为输入的情况下，我们得到的feature即为[H,W]大小的tensor。
将tensor转为numpy，然后归一化到[0,1]，最后乘255，使得范围为[0,255]
得到灰度图像并保存。

三具体实现过程

了解实现流程之后整个代码没有什么难度，对其中的关键点进行简单说明一下：

模型我用了在ImageNet预先训练好的vgg16作为示例。
打印模型结构可以看到每一层对应的id是什么。
通常选择conv后面的特征进行可视化。
整个的实现放在类FeatureVisualization中实现。
对于归一化到[0,1]的部分我用了sigmod方法。

需要特别交代的差不多就是这些，直接上代码了：

import cv2
import numpy as np
import tor

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