哎，近迷上一个叫“类激活映射”（CAM）的玩意儿，听起来很高大上，其实玩儿起来还挺轻松的。简单来说，它就是个能让你看清神经网络“心里想啥”的工具，尤其是那些卷积神经网络（CNN），平时训练得黑盒似的，用CAM就能扒开看看它到底关注图片的哪个部分了。
一开始接触这个东西，感觉像在玩儿侦探游戏，要从一堆像素里找出罪魁祸首——也就是神经网络判断图片类别时关注的区域。这感觉比玩儿那些复杂的RPG游戏简单多了，不用操心什么装备、技能，只需要盯着生成的热力图就好，红的地方就是网络“在意”的地方。
一开始我琢磨着，这玩意儿要怎么用呢？网上教程不少，但很多都讲得比较学术，对我这种easy玩家来说，看着就头大。后来找到一个比较简单的教程，一步一步跟着做，发现其实没那么难。
得安装一些库，主要就是PyTorch啦，还有其他的，像matplotlib，用来画图的。 安装步骤嘛，我用的是pip，一行命令的事儿：pip install torch torchvision torchaudio matplotlib。 这比以前玩游戏的时候下载安装包方便多了，不用担心版本兼容pip自动搞定。
然后，就是写代码了。我一开始用的是ResNet50，一个挺常用的CNN模型。 代码嘛，其实也不难，主要就是加载模型、预处理图片、然后用CAM生成热力图。 网上有很多现成的代码，稍微改改就能用。 我记得当时还遇到过个小AttributeError: ‘tuple’ object has no attribute ‘cpu’，折腾了一会儿，才发现是数据类型的改成tensor就OK了。
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|---|---|---|
| 安装库 | 使用pip install torch torchvision torchaudio matplotlib安装必要的库 | |
| 加载模型 | 加载预训练的ResNet50模型 | |
| 预处理图片 | 将图片转换为模型可以处理的格式 | |
| 生成CAM | 使用CAM方法生成热力图 | |
| 显示结果 | 将热力图叠加到原图上显示 |
用ResNet50做图像分类，效果还不错，热力图能比较准确地标注出关键区域。比如，识别猫的图片，热力图就会集中在猫的头部、身体等部位；识别汽车，热力图则会落在车身、车轮等地方。 这感觉就像玩儿“大家来找茬”，只不过“茬”是神经网络关注的重点区域。
不过，后来我又尝试了更高级的CAM方法，比如Grad-CAM、Finer-CAM之类的，这些方法据说能更精准地定位关键区域，尤其是对于那些细粒度分类任务，效果更好。 用Finer-CAM的时候，我还遇到了另一个小RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs，后来查资料才知道，是反向传播的时候出了需要修改一下代码。
解决问题的方式嘛，我一般就是先Google一下，看看有没有人遇到过同样的如果找到了解决方法，那就照着做；如果没找到，就仔细检查一下代码，看看是不是哪里写错了，实在不行就多试几次，总能找到解决办法的。 这比玩儿游戏的时候卡关还要简单，至少不用反复读档，哈哈。
| CAM方法 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| CAM | 简单易懂，实现容易 | 精度较低，对细粒度任务效果不佳 |
| Grad-CAM | 精度比CAM高，适用范围更广 | 计算量较大 |
| Finer-CAM | 精度高，定位更精准，计算复杂度与Grad-CAM相当 | 实现相对复杂 |
玩儿“类激活映射”这个游戏，感觉挺有意思的，既能学习一些深度学习的知识，又能体验到“破案”的乐趣。 而且，这过程并没有我想象中那么复杂，只要耐心一点，一步一步来，就能轻松上手。 比起那些需要高超技巧和漫长练级的游戏，这个“游戏”简单多了，更容易获得成就感。
现在，我已经开始尝试用CAM来分析一些更复杂的图片，比如医学图像、卫星图像等等。 感觉未来还能在更多领域应用，想想还有点小兴奋呢。
你觉得用CAM分析哪些类型的图片会更有意思呢？ 或者，你有没有遇到过哪些让人头疼的bug，又是如何解决的呢？ 分享一下你的经验吧！
