RliFJD

> 嗨，rp775，是的，您需要将注意力权重保存为图像。正如您在 validation.py 和“network.py”中看到的那样，我们已经提供了获取注意力权重的命令，因此您只需将“output = model（image）”替换为“output，atten2_map，atten3_map = model（image） # model output”。同样的想法，您需要在“network.py”中返回注意力权重。诚挚的， Joe rp775 于2020年10月25日周日 上午11：02写道： > [...](#) > 嗨乔：对不起，我不明白如何在网络的中间步骤中节省注意力权重图。我看到 network.py 文件有atten3_map。我需要将其另存为图像吗？atten3_map = att3.cpu（）.detach（）.numpy（）.astype（np.float） 在 validation.py 文件上，模型仅返回输出。output， atten2_map， atten3_map = model（image）...