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对模型输出的特征图y进行上采样：

features=nn.Upsample(scale_factor=32, mode='bicubic', align_corners=None)(y.view(-1,12,12,1536).permute(0,3,1,2)) #scale_factor是上采样倍数 #y是输入，需要permute一下是转换一下通道的位置

##以下对特征图逐个画出来for i in range(features.shape[0]):    feature = features[i,:,:].cpu().detach().numpy()    save_feature(im_resize, feature, i, detected_classes)    #保存图的函数#im_resize为原始通入到模型的图像，detected_classes是模型输出的这个图像的类别，def save_feature(im_resize, feature, i, detected_classes,):    print('save {}'.format(i))    fig = plt.figure()    plt.imshow(im_resize)    plt.imshow(feature, alpha=0.65)    plt.axis('off')    plt.axis('tight')    plt.title("detected classes: {}".format(detected_classes))    outpath = ""#设置一下你要保存的路径    plt.savefig(outpath, format='png', transparent=True, dpi=100, pad_inches = 0)    plt.show()    print('done\n')

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