LIME实战中遇到难题

Question

你好，我有看到你发布的博客[可解释机器学习]Task07：LIME、shap代码实战。我也在做LIME的实战练习，但一直有问题，网上针对这部分的解释也很少。因为还在研0，所以想来问问你我有疑问的地方。

    img = cv2.imread(os.path.join(os.getcwd(),"miccai/4.png"))
    explainer = lime_image.LimeImageExplainer()
    # 将input_image转换为RGB格式
    input_image_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # input_image_rgb = np.array(input_image_rgb)
    predict_fn = lambda x: result.predict(x)
    print(predict_fn(input_image_rgb))
    explanation = explainer.explain_instance(input_image_rgb, predict_fn,top_labels=5,hide_color=0)
    temp, mask = explanation.get_image_and_mask(explanation.top_labels[0], positive_only=True, hide_rest=True)
    cv2.imwrite('lime_output.png', temp)

这是使用LIME的代码，predict_fn函数是我的预测函数，返回图片各个类别的得分

   def predict(self, input_image):

        TURN = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        image = Image.fromarray(TURN)

        img_size = 224
        data_transform = transforms.Compose(
            [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)),
             transforms.CenterCrop(img_size),
             transforms.ToTensor(),
             transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])
        img = data_transform(image)
        img = torch.unsqueeze(img, dim=0)
        with torch.no_grad():
            # predict class
            output = torch.squeeze(self.model(img.to(self.device))).cpu()
            predict = torch.softmax(output, dim=0)

            predict_scores = predict.tolist()
            predict_cla = torch.argmax(predict).item()
    
        result = predict_scores
        return result

一直提示我传入的预测函数的输出和LIME不兼容，请问有空帮我解答一下吗？

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

从代码中可以看到，问题出在predict_fn这个函数上。LIME要求传入的predict_fn函数应该接受一个包含了RGB颜色通道的图片作为输入，并返回各个类别的得分。然而，你的预测函数predict接受的输入是BGR颜色通道的图片。这就导致了预测函数的输出与LIME不兼容。

解决这个问题的方法是在predict函数中将图片从BGR颜色空间转换成RGB颜色空间。你可以使用cv2.cvtColor()函数将图片从BGR转换为RGB。修改predict函数的代码如下：

def predict(self, input_image):
    input_image_rgb = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = Image.fromarray(input_image_rgb)

    # 以下是你原来的代码，不进行修改

    img_size = 224
    data_transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(int(img_size * 1.14)),
        transforms.CenterCrop(img_size),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    img = data_transform(image)
    img = torch.unsqueeze(img, dim=0)

    with torch.no_grad():
        output = torch.squeeze(self.model(img.to(self.device))).cpu()
        predict = torch.softmax(output, dim=0)

        predict_scores = predict.tolist()
        predict_cla = torch.argmax(predict).item()

    result = predict_scores
    return result

这样修改之后，你就可以正常运行LIME代码了。希望对你有帮助！

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^