因此，我尝试将 SHAP 实现到我在 Kaggle 上的图像数据集上训练的 CNN 模型中。但我一直收到以下属性错误：-------------------------------------------------------------...

因此，我尝试将 SHAP 实现到我在 Kaggle 上的图像数据集上训练的 CNN 模型中。但我不断收到以下属性错误：

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AttributeError                            Traceback (most recent call last)
Cell In[9], line 1
----> 1 explainer = shap.DeepExplainer(s_model, val_data)
      2 sp_values = explainer.shap_values(val_data)
      4 shap.summary_plot(sp_values, val_data)

File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/shap/explainers/_deep/__init__.py:84, in DeepExplainer.__init__(self, model, data, session, learning_phase_flags)
     81         framework = 'tensorflow'
     83 if framework == 'tensorflow':
---> 84     self.explainer = TFDeep(model, data, session, learning_phase_flags)
     85 elif framework == 'pytorch':
     86     self.explainer = PyTorchDeep(model, data)

File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/shap/explainers/_deep/deep_tf.py:155, in TFDeep.__init__(self, model, data, session, learning_phase_flags)
    153     self.expected_value = None
    154 else:
--> 155     if self.data[0].shape[0] > 5000:
    156         warnings.warn("You have provided over 5k background samples! For better performance consider using smaller random sample.")
    157     if not tf.executing_eagerly():

AttributeError: '_PrefetchDataset' object has no attribute 'shape'

我正在使用以下代码来分割数据集：

from tensorflow.keras.utils import image_dataset_from_directory

batch_size = 32
img_height = 224
img_width = 224

train_data = image_dataset_from_directory(
                  data_dir,
                  validation_split=0.3,
                  subset="training",
                  seed=123,
                  image_size=(img_height, img_width),
                  batch_size=batch_size)


val_data = image_dataset_from_directory(data_dir,
                                        validation_split=0.3,
                                        subset="validation",
                                        seed=123,
                                        image_size=(img_height,img_width),
                                        batch_size=batch_size) 

加载之前训练过的模型后，我使用以下代码：

explainer = shap.KernelExplainer(s_model, val_data)
sp_values = explainer.shap_values(val_data)

shap.summary_plot(sp_values, val_data)

这就是我收到错误的地方。

我正在使用 Tensorflow 和 Keras 编写代码。有人能帮我解决这个问题吗？我想在某些图像模型上实现 SHAP、LIME 和任何其他可解释性方法。

让我们首先解释并考虑您的输入大小。想象一个尺寸为 32x32x3 的小型 RGB 图像：

• 高度（32 像素）：这是图像中的行数。
• 宽度（32 像素）：这是图像中的列数。
• 通道（3）：每个像素有三个颜色值（R、G、B）。

图片取自 here .

您使用的 Conv2D 层中的参数是（不考虑其余部分）：

• p3

• p4

• p5

32 个过滤器中的每一个都将与您的输入数据进行卷积，以生成一个 32x32x1 矩阵（考虑填充 =“相同”）。这 32 个矩阵（每个过滤器一个 32x32x1）沿深度维度堆叠，从而产生一个输出张量，其尺寸略小于（或等于，如果使用填充）32x32x32。如果是另一个 Conv2D，则此数据将输出到下一层，您可以再次确定参数，让我们考虑：

• 滤波器数量：64
• 内核大小：5x5。

在此层中，您的卷积过滤器将为 5x5x32（32 是来自上一层的通道数），并且您将拥有 64 个这样的过滤器供该层学习。

希望这对你有帮助