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keras - keras-vis 可视化显着性问题

问题描述

我正在尝试从以下位置复制结果：https ://github.com/raghakot/keras-vis/blob/master/examples/mnist/attention.ipynb以生成零显着图。我输入了完全相同的代码，并按照建议使用：

from vis.visualization import visualize_saliency
from vis.utils import utils
from keras import activations

# Utility to search for layer index by name. 
# Alternatively we can specify this as -1 since it corresponds to the last layer.
layer_idx = utils.find_layer_idx(model, 'preds')

# Swap softmax with linear
model.layers[layer_idx].activation = activations.linear
model = utils.apply_modifications(model)

grads = visualize_saliency(model, layer_idx, filter_indices=class_idx,seed_input=x_test[idx])
# Plot with 'jet' colormap to visualize as a heatmap.
plt.imshow(grads, cmap='jet')

但是，我不断收到以下错误：

InvalidArgumentError: conv2d_1_input_3:0 is both fed and fetched.

我在别处看了看，看到了升级 keras-vis 的建议，我已经这样做了，但出现了同样的错误。错误似乎在

grads = visualize_saliency(model, layer_idx, filter_indices=class_idx,seed_input=x_test[idx])

当我注释掉这一行时，没有显示错误。

我该如何解决这个问题？

标签： keras

解决方案

解决了！如果有人遇到此问题，请使用： pip install git+git://github.com/raghakot/keras-vis.git --upgrade --no-deps

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