使用GradCAM绘制神经网络的特征图

代码：https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam

论文：Grad-CAM-Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization

一、论文解读

自己写的论文阅读笔记：

GradCAM笔记

二、安装torch：

需要的依赖库：

import argparse
import cv2
import numpy as np
import torch
from torchvision import models

我的电脑中安装的是anaconda，但是在anaconda和pycharm中无法找到python3.6对应的pytorch版本，所以需要使用pip安装的方法安装pytorch和torchvision，二者版本不对应会出现错误。

相对应的torch和其他库版本可以在setup.py文件中查看到。

1.将目录移动到对应的环境中

(base) C:\Users\15259>conda config --set auto_activate_base false

(base) C:\Users\15259>conda activate retinal_class.py

(retinal_class.py) C:\Users\15259>

2.安装torch>=1.4

在网址中下载对应torch版本，下载路径为C:\Users\15259>

pip install torch-1.7.1+cpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl

3.安装torchvision>=0.5

>pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

4.安装ttach>=0.0.3

pip install ttach

5.安装opencv-python>=4.1

pip install opencv-python #网络不好易出现下载错误
#使用镜像
pip install opencv-contrib-python
#或更换源
pip install opencv-python  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

6.安装tqdm>=4.42

直接在pycharm中可以安装

7.导出当前库文件

在中输入以下代码

pip freeze > filename.txt

 然后就可以在当前路径下查看到名为filename.txt的文件了

当需要移植该库文件时，执行以下代码

pip install -r filename.txt

8.卸载包

pip uninstall torch
或
conda uninstall pytorch

9.torch与pytorch

Torch 是一种科学计算框架，广泛支持将 GPU 放在首位的机器学习算法。得益于简单快速的脚本语言 LuaJIT 和底层 C/CUDA 实现，它易于使用且高效。 Torch | Scientific computing for LuaJIT.

pytorch可以说是torch的python版，采用python语言接口来实现编程。

10.下载源

• 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
• 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
• 华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
• 山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
• 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

三、执行代码

1.原始代码

运行cam.py，在当前文件夹下生成结果图

原图	gradcam_cam
gradcam_cam_gb	gradcam_gb

2.其他网络

 更改为自己的网络后，生成的可视化结果

还未实现，继续努力！！