deepexplainer python代码编写

DeepExplain 是一个用于深度学习模型解释的 Python 库。以下是使用 DeepExplain 的示例代码：

首先，安装 DeepExplain 库：

!pip install deepexplain

然后，导入必要的库和数据集：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，定义一个简单的神经网络模型：

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=SGD(lr=0.001), metrics=['mse'])

训练模型：

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

使用 DeepExplain 解释模型的预测结果：

import deepexplain.keras as de

def custom_loss(y_true, y_pred):
    return y_pred

with DeepExplain(session=K.get_session()) as de_exp:
    input_tensor = model.layers[0].input
    fModel = Model(inputs=[input_tensor], outputs=[model.output])
    target_tensor = fModel(input_tensor)
    xs = X_test[0:5]
    ys = y_test[0:5]
    explanation = de_exp.explain('grad*input', target_tensor, input_tensor, xs=xs, ys=ys)
    print(explanation)

在这个例子中，使用了 Gradient * Input 方法来解释模型的预测结果。DeepExplain 还提供了其他的解释方法，如 Integrated Gradients、Saliency Maps、Occlusion 等等。

上述代码仅是 DeepExplain 的基本用法，更详细的使用方法可以参考官方文档。