我用的是pytorch,你帮我修改一下
时间: 2023-11-04 17:26:54 浏览: 53
当使用PyTorch训练的深度学习模型时,可以使用PyTorch版的SHAP库——`shap_torch`。使用该库的`DeepExplainer`计算SHAP值时,需要先定义一个计算模型输出的函数,然后将这个函数和用于解释的输入数据作为参数传递给`DeepExplainer`。最后,可以使用`shap.force_plot`函数绘制SHAP值的力图。
下面是一个示例代码,展示如何使用`shap_torch`库输出SHAP DeepExplainer的力图:
```python
import shap
import torch
import numpy as np
from model import Net # 导入PyTorch模型
# 加载模型和数据
model = Net()
state_dict = torch.load('model.pth')
model.load_state_dict(state_dict)
model.eval()
X_test = np.load('X_test.npy')
X_test_torch = torch.from_numpy(X_test).float()
# 定义计算模型输出的函数
def model_fn(inputs):
inputs = inputs.cuda() if torch.cuda.is_available() else inputs
outputs = model(inputs)
return outputs.detach().cpu().numpy()
# 计算SHAP值
explainer = shap.DeepExplainer(model_fn, X_test_torch)
shap_values = explainer.shap_values(X_test_torch)
# 绘制力图
shap.initjs()
index = 0 # 选择一个样本
shap.force_plot(explainer.expected_value.item(), shap_values[index][0], X_test[index])
```
在这个示例代码中,首先加载了训练好的PyTorch模型和测试数据。然后定义了一个计算模型输出的函数`model_fn`,该函数使用PyTorch模型进行前向计算,并返回模型的输出。接着使用`shap.DeepExplainer`计算SHAP值,并选择一个样本进行解释。最后使用`shap.force_plot`函数绘制力图。需要注意的是,这个示例代码仅适用于输入数据为二维张量的情况,如果输入数据有其他形状,需要根据具体情况进行修改。