Grad-cam 始终将热图放置在同一区域

这是我的代码中与该问题相关的部分：

def forward_hook(module,input,output):
    activation.append(output)

def backward_hook(module,grad_in,grad_out):
    grad.append(grad_out[0])


model.layer4[-1].register_forward_hook(forward_hook)
model.layer4[-1].register_backward_hook(backward_hook)
grad=[]
activation=[]


loader_iter = iter(dataloader_test)
for _ in range(50):
    data, target, meta = next(loader_iter)       
    count1 = 0
    for d, t, m in zip(data, target, meta):

        hm_dogs = []
        heatmap = []
        d, t = map(lambda x: x.to(device), (d, t))
        
        #remove batch size
        d = d.unsqueeze(0)
        output = model(d)

        output[:, 4].backward()
        #get the gradients and activations collected in the hook
        grads=grad[count1].cpu().data.numpy().squeeze()
        fmap=activation[count1].cpu().data.numpy().squeeze()

我打印了毕业生，尽管进行了迭代，但它们看起来都一样。有人对我有什么想法吗？

你观察到Grad-CAM热图始终位于同一区域，问题可能出在反向传播过程中梯度的处理方式上。具体来说，问题可能在于每次迭代后都没有清除梯度。

在你的代码中，你在循环内调用 output[:, 4].backward() ，但没有在每次迭代后清除梯度。这会导致梯度在每次迭代中累积，而不是只计算当前输入的梯度。结果，梯度不会反映单个输入，而是反映所有先前输入的混合，从而导致Grad-CAM热图保持一致。

要解决此问题，请在每次迭代后在 output[:, 4].backward() 后添加以下行以清除梯度：

model.zero_grad()

这将重置模型中的梯度，确保每次迭代仅使用当前输入计算它们。

以下是更新后的代码：

loader_iter = iter(dataloader_test)
for _ in range(50):
    data, target, meta = next(loader_iter)       
    count1 = 0
    for d, t, m in zip(data, target, meta):

        hm_dogs = []
        heatmap = []
        d, t = map(lambda x: x.to(device), (d, t))

        #remove batch size
        d = d.unsqueeze(0)
        output = model(d)

        output[:, 4].backward()
        # 清除模型中的梯度
        model.zero_grad()

        #get the gradients and activations collected in the hook
        grads=grad[count1].cpu().data.numpy().squeeze()
        fmap=activation[count1].cpu().data.numpy().squeeze()
        # ... 你的代码的其余部分 ...

通过在每次迭代后清除梯度，你可以确保Grad-CAM计算使用的是正确的梯度，这应该可以解决热图始终位于同一区域的问题。