写写gradcam使用的代码案例

Grad-CAM是一种可视化技术，它可以将预测结果可视化，以便了解神经网络如何影响其最终结果。以下是一个简单的使用Grad-CAM的案例代码： import cv2
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models # 定义模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
# 定义一个预处理器
preprocess = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(
mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225]
)]) # 加载图片
img = Image.open('dog.jpg')
input_img = preprocess(img)
input_img = input_img.unsqueeze(0) # 模型输出
output = model(input_img)
_, pred = torch.max(output, 1) # 构建Grad-CAM
gradcam = GradCAM.from_config(model_type="resnet", arch=model, layer_name="layer4") # 对模型进行分析
target_layer_activations, output = gradcam(input_img, pred[0])
# 计算可视化热力图
heatmap, result = gradcam.visualize_cam(target_layer_activations, img) # 显示结果
cv2.imshow("Grad-CAM", result)
cv2.waitKey(0)