model.output.op在喀拉拉邦做什么？

Question

这是grad-cam代码的一部分：

def generate_grad_cam(img_tensor, model, class_index, activation_layer):
    inp = model.input
    y_c = model.output.op.inputs[0][0, class_index]
    A_k = model.get_layer(activation_layer).output

model.output.op.inputs[0][0,class_index]的作用是什么？什么是model.output.op？

在这张照片中，哪个是 model.output.op.inputs [0] [0，class_index] ??

Answer 1

我在TF / Keras代码中做了一些探索，并根据调查结果相信了

model.output.op

在模型的输出层提供数学上的“运算”。 inputs 提供该操作的输入张量列表（例如，在您的情况下，input [0]是实际op的第一个输入）。其余部分将切成该张量以提取某个元素。

为VGG16示例模型运行以下代码后：

import tensorflow as tf

tf.keras.backend.clear_session()  # For easy reset of notebook state.

myNewModel = tf.keras.applications.VGG16()
print('myNewModel.output.op:')
print(myNewModel.output.op)
print('myNewModel.output.op.inputs[0]:')
print(myNewModel.output.op.inputs[0])
print('myNewModel.output.op.inputs[0][0,3]:')
print(myNewModel.output.op.inputs[0][0,3])

我得到以下输出-请注意，我仅使用3作为class_index的示例：

myNewModel.output.op:
name: "predictions/Softmax"
op: "Softmax"
input: "predictions/BiasAdd"
attr {
  key: "T"
  value {
    type: DT_FLOAT
  }
}

myNewModel.output.op.inputs[0]:
Tensor("predictions/BiasAdd:0", shape=(?, 1000), dtype=float32)
myNewModel.output.op.inputs[0][0,3]:
Tensor("strided_slice:0", shape=(), dtype=float32)

我希望这会有所帮助。