写在前面：Grad-CAM其实是通过将直接将预测值当作最终的Loss反向传播（而不是预测值与gt做Loss计算后反向传播的）， 并用钩子函数获取梯度信息，与原始图像堆叠在一起并可视化呈现的。 下面将对文件夹下的调用CAM.py和cam_utls.py文件进行整理。

调用CAM.py

在步骤4）之前都是申明模型、加载模型参数、加载数据之类的操作，步骤4）用于申明需要查看的网络结构

target_layers = [model.down4]

其中网络结构在__init__()定义如下：

...
self.down3 = Down(256, 512)
self.down4 = Down(512, 1024 // factor)
self.up1 = Up(1024, 512 // factor, bilinear)
...

也就是说，在__init__()声明的self结构可以被拿来查看当前结构的“注意力图”。 步骤5）中，先申请cam_utils.py中定义的GradCAM类，其中传入的参数有模型、需要查看的网络结构和是否使用cuda加速:

cam = GradCAM(model=model, target_layers=target_layers, use_cuda=False)

grayscale_cam为在model.down4结构中，模型的注意力图：

grayscale_cam = cam(input_tensor=src_tensor, target=gt_tensor) #ndarray:(1,320,320)

只有通过show_cam_on_image() 方法与原图叠加，生成注意力的热力图，可视化展示或者保存。

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cam_utils.py

ActivationsAndGradients 类申请钩子函数，在正向传播过程中获取特征值， 存储在self.activations 列表中，在反向传播获取梯度图，存储在self.gradients 中。注意， 在GradCAM 中申请了实例化了ActivationsAndGradients类， 会自动调用self.model(x)开始正向传播。

GradCAM构造的方法介绍如下：

• init：传入参数，并实例化一个ActivationsAndGradients类，开始正向传播；
• get_loss：获取Loss（可以直接将预测图作为loss回传）
• get_cam_weights：进行全局平均池化（GAP），获得权重参数；
• get_target_width_height：获取特征层h和w；
• get_cam_image：将特征图与回传的权重（经过GAP的梯度图）进行融合，突出梯度变化更大的特征层；
• scale_cam_img：缩放得到的cam图（也就是经过权重叠加的特征层）；