当我第一次接触grad_cam（一）

一、安装 

在pycharm终端中输入 pip install grad-cam

二、 pytorch-grad-cam这个库可以用来干啥？

这个库提供了多种类激活映射方法，具体如下：

方法	干啥的
GradCAM	Weight the 2D activations by the average gradient 通过平均梯度对2D激活进行加权
GradCAM++	Like GradCAM but uses second order gradients 与GradCAM类似，但使用二阶梯度
XGradCAM	Like GradCAM but scale the gradients by the normalized activations 类似于GradCAM，但通过归一化激活来缩放梯度
AblationCAM	Zero out activations and measure how the output drops (this repository includes a fast batched implementation) 清除激活并测量输出如何下降（此存储库包含快速批处理实现）
ScoreCAM	Perbutate the image by the scaled activations and measure how the output drops 通过缩放的激活来修改图像并测量输出是如何下降的
EigenCAM	Takes the first principle component of the 2D Activations (no class discrimination, but seems to give great results) 采取的二维激活的第一个主要组成部分（没有阶级歧视，但似乎给伟大的结果）
EigenGradCAM	Like EigenCAM but with class discrimination: First principle component of Activations*Grad. Looks like GradCAM, but cleaner 如EigenCAM但是带有阶级歧视：激活*Grad的第一个主要组成部分。看起来像GradCAM但是更干净