我正在尝试基于以下Keras教程（https://arxiv.org/pdf/1610.02391.pdf）和来自tfjs的简单图像分类演示（类似于（http://www.hackevolve.com/where-cnn-is-looking-grad-cam/）在tfjs中实现GradCam（https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/webcam-transfer-learning/index.js） ），最后是一个简单的，紧密连接的层。
但是，我无法检索gradcam计算所需的梯度。我尝试了不同的方法来检索最后一个连续层的梯度，但未成功，因为来自相应层的tf.LayerVariable类型无法转换为tf.grads或tf.layerGrads的相应类型。
有人已经成功地获得了从连续层到对象的tf.function的梯度吗？
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我不知道实现的来龙去脉，但我认为与此类似：http://jlin.xyz/advis/是您要找的东西吗？
此处提供源代码：https://github.com/jaxball/advis.js（不是我的！）
答案 1 :(得分：0)
tfjs-examples回购中的这个官方示例应该非常接近您想要的：
https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/visualize-convnet/cam.js#L49