LIME出现输入样本与num_samples数量不一致的问题

    input_image_rgb = cv2.imread(os.path.join(os.getcwd(),"miccai/4.png"))
    
    explainer = lime_image.LimeImageExplainer()

    # 将input_image转换为RGB格式
    input_image_rgb = cv2.cvtColor(input_image_rgb, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    predict_fn = lambda x: result.predict(x)

    print(predict_fn(input_image_rgb))
    # [[0.00024764728732407093, 0.004707082640379667, 0.026411157101392746, 0.011229048483073711, 0.9574050903320312]]
    explanation = explainer.explain_instance(np.array(input_image_rgb), predict_fn, top_labels=1, num_samples=10)
    temp, mask = explanation.get_image_and_mask(explanation.top_labels[0], positive_only=True, hide_rest=True)

    cv2.imwrite('lime_output.png', temp)

你好，我也是这样运行代码，为什么会显示报错信息呢？
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [10, 1]

【以下回答由 GPT 生成】

问题的原因是在使用lime_image.LimeImageExplainer()初始化explainer对象时，未传入必需的参数kernel_width，导致默认值为0，从而引发了错误。

解决该问题的方法是在初始化explainer对象时，为kernel_width参数传入合适的值。kernel_width是用于生成借口样本的高斯核的宽度，可以根据具体情况设置一个合适的值。以下是修改后的代码：

import cv2
import os
import numpy as np
from lime import lime_image

input_image_rgb = cv2.imread(os.path.join(os.getcwd(), "miccai/4.png"))
explainer = lime_image.LimeImageExplainer(kernel_width=0.1)  # 设置kernel_width的值，可以根据具体情况适当调整

# 将input_image转换为RGB格式
input_image_rgb = cv2.cvtColor(input_image_rgb, cv2.COLOR_BGR2RGB)
predict_fn = lambda x: result.predict(x)

print(predict_fn(input_image_rgb))
# [[0.00024764728732407093, 0.004707082640379667, 0.026411157101392746, 0.011229048483073711, 0.9574050903320312]]
explanation = explainer.explain_instance(np.array(input_image_rgb), predict_fn, top_labels=1, num_samples=10)
temp, mask = explanation.get_image_and_mask(explanation.top_labels[0], positive_only=True, hide_rest=True)

cv2.imwrite('lime_output.png', temp)

通过将kernel_width设置为合适的值，你应该可以解决这个问题了。