MXNet如何实现Grad-CAM

在网上找到了一份由Gloun实现的Grad-CAM，可是当将MXNet生成的模型参数文件.params和.json，用Gloun加载后，在反向传播时候，报错提示缺少softmax_label

    symbol, arg_params, aux_params = mx.model.load_checkpoint(load_model_prefix, epoch_idx)
    layers = symbol.get_internals()     # 得到所有的layers
    outputs = layers['amsoftmax_output']   # 选择输出层
    inputs = layers['data']             # 选择输入层
    network = gluon.nn.SymbolBlock(outputs, inputs)     # 使用gluon的接口将其封装成一个新的net 

- 已经知道了问题的原因，但是，如何在加载模型的时候，将softmax_label标签顺带输入进去？

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