Сбой сеанса Python при использовании SHAP ⇐ Python

[Anonymous]

У меня возникли проблемы с shap (python) в блокноте Google Colab; Я хочу использовать ResNet50 с набором данных CIFAR100 с объяснением разделов; У меня произошел сбой сеанса, но я не понимаю почему;
Вот импорт данных (не является важной частью проблемы)

Код: Выделить всё

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import shap
import numpy as np
from torchvision import models
from torch.utils.data import DataLoader
from torch import nn, optim

transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.5071, 0.4865, 0.4409], std=[0.2673, 0.2564, 0.2762])
])

testset = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# use just a subset of data
subset_of_data = []
for it in range(100):
subset_of_data.append(np.array(testset[it][0]))

subset_of_data = [el.transpose(1, 2, 0) for el in subset_of_data]
subset_of_data = np.array(subset_of_data)
#subset_of_data = [image_instance[0] for image_instance in testset[0:100]]
print(subset_of_data.shape)

Теперь самое важное — аналогично этому примеру, но в моем случае я использую CIFAR100

Код: Выделить всё

import json
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
import shap
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import cifar100
import tensorflow as tf

# ResNet50 with input size for CIFAR100
model = ResNet50(weights="imagenet", input_shape = (32, 32, 3), include_top=False)

subset_of_data = np.clip(subset_of_data, 0, 255).astype(np.uint8)

# name of classes manually
class_names = ['apple', 'aquarium_fish', 'baby', 'bear', 'beaver', 'bed', 'bee', 'beetle', 'bicycle', 'bottle', 'bowl',
'boy', 'bridge', 'bus', 'butterfly', 'camel', 'can', 'castle', 'caterpillar',
'cattle', 'chair', 'chimpanzee',
'clock', 'cloud', 'cockroach', 'couch', 'crab', 'crocodile', 'cup', 'dinosaur',
'dolphin', 'elephant', 'flatfish',
'forest', 'fox', 'girl', 'hamster', 'house', 'kangaroo', 'keyboard', 'lamp',
'lawn_mower', 'leopard', 'lion', 'lizard',
'lobster', 'man', 'maple_tree', 'motorcycle', 'mountain', 'mouse', 'mushroom',
'oak_tree', 'orange', 'orchid', 'otter',
'palm_tree', 'pear', 'pickup_truck', 'pine_tree', 'plain', 'plate',
'poppy', 'porcupine', 'possum', 'rabbit', 'raccoon',
'ray', 'road', 'rocket', 'rose', 'sea', 'seal', 'shark', 'shrew', 'skunk',
'skyscraper', 'snail', 'snake', 'spider', 'squirrel',
'streetcar', 'sunflower', 'sweet_pepper', 'table', 'tank', 'telephone', 'television',
'tiger', 'tractor', 'train', 'trout',
'tulip', 'turtle', 'wardrobe', 'whale', 'willow_tree', 'wolf', 'woman', 'worm']

# Function to preprocess input for ResNet50
def f(x):
tmp = x.copy()
preprocess_input(tmp)
return model(tmp)

# Define a masker that is used to mask out partitions of the input image.
masker = shap.maskers.Image("inpaint_telea", subset_of_data[0].shape)

# Create an explainer with model and image masker
explainer = shap.Explainer(f, masker, output_names=class_names)

# Select images from the CIFAR-100 test set to explain
shap_values = explainer(
subset_of_data[1:2], max_evals=10, batch_size=5, outputs=shap.Explanation.argsort.flip[:4]
)

# Plot SHAP values
shap.image_plot(shap_values)

Согласно файлу журнала (изображение ниже), существует проблема с распределением, но я не могу понять, почему



Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... n-use-shap