rm the interpret

tutorials/interpret/interpret.py

-import os
-# 选择使用0号卡
-os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
-
-import os.path as osp
-import paddlex as pdx
-
-# 下载和解压Imagenet果蔬分类数据集
-veg_dataset = 'https://bj.bcebos.com/paddlex/interpret/mini_imagenet_veg.tar.gz'
-pdx.utils.download_and_decompress(veg_dataset, path='./')
-
-# 下载和解压已训练好的MobileNetV2模型
-model_file = 'https://bj.bcebos.com/paddlex/interpret/mini_imagenet_veg_mobilenetv2.tar.gz'
-pdx.utils.download_and_decompress(model_file, path='./')
-
-# 加载模型
-model = pdx.load_model('mini_imagenet_veg_mobilenetv2')
-
-# 定义测试所用的数据集
-test_dataset = pdx.datasets.ImageNet(
-    data_dir='mini_imagenet_veg',
-    file_list=osp.join('mini_imagenet_veg', 'test_list.txt'),
-    label_list=osp.join('mini_imagenet_veg', 'labels.txt'),
-    transforms=model.test_transforms)
-
-# 可解释性可视化
-pdx.interpret.lime(
-         'mini_imagenet_veg/mushroom/n07734744_1106.JPEG', 
-          model,
-          save_dir='./')
-pdx.interpret.normlime(
-         'mini_imagenet_veg/mushroom/n07734744_1106.JPEG', 
-          model, 
-          test_dataset, 
-          save_dir='./')