如何为导入的TensorFlow目标检测pb模型计算Grad-CAM所需梯度

你当前使用的是TF1.x的会话（Session）静态图执行模式，无法直接使用TF2专属的tf.GradientTape接口，改用静态图原生的tf.gradients接口即可实现等价的梯度计算逻辑，完整实现步骤如下：

步骤1：构造梯度计算节点 #

在运行会话前，先从加载的PB图中提取所需张量，再构造目标得分到卷积层输出的梯度计算节点：

import tensorflow as tf

# 已加载PB模型到sess会话的前提下，提取对应张量
input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
conv_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('Mixed_5c/concat/Conv2d:0')
score_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')

# 定义目标计算得分：此处取置信度最高的检测结果得分，也可自行指定特定类别/检测框的得分
target_score = score_tensor[0, tf.argmax(score_tensor[0])]

# 构造梯度节点：计算目标得分相对于卷积层输出的梯度
grads_tensor = tf.gradients(target_score, conv_tensor)[0]

步骤2：运行会话获取梯度与卷积输出 #

执行会话同时拿到卷积层输出、梯度值，后续处理逻辑和Keras版本完全一致：

conv_output, grads, scores = sess.run(
    [conv_tensor, grads_tensor, score_tensor],
    feed_dict={input_tensor: input_var}
)

注意事项 #

• 如果你在导出PB模型时开启了剪枝优化删除了梯度相关节点，会导致梯度计算报错，导出时需要保留梯度节点，或改用tf.train.import_meta_graph同时加载.meta权重文件和计算图
• 可以根据需求自定义target_score的索引规则，比如针对特定类别、特定检测框计算专属热力图

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lord Mord