Grad-CAMで画像認識の結果を可視化したい。

Question

VGG16をベースに転移学習した画像認識モデルの推論結果をtf.explainで可視化したいのですが、以下のエラーを解消できません。
知見のある方、教えていただけると嬉しいです。
実行環境はgoogle-colabで
tensorflowのバージョンは2.5.0です。

from tensorflow.keras import applications
from tf_explain.core.grad_cam import GradCAM
from tensorflow.keras.models import load_model
model = load_model('./Best.h5')
# Instantiation of the explainer
explainer = GradCAM()
photos_dir = "./test/画像.jpg"
image = cv2.imread(photos_dir)
image = cv2.resize(image, (256, 256))
data = np.array(image)
X_test = []
Y_test = []
X_test.append(data)
Y_test.append(index)
X_test = np.array(X_test)
Y_test = np.array(Y_test)
X_test = applications.vgg16.preprocess_input(X_test)
Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test, num_classes)
result = model.predict([X_test])[0]
predicted = result.argmax()
percentage = (str(result[predicted] * 100) + str("%"))
data = (X_test, None)
grid = explainer.explain(data, model_weight, Y_test.argmax(),model_weight.layers[2].layers[-2].name))
cv2_imshow(image)
cv2_imshow(grid)
# 推定結果と確率を表示
print("判定結果：", classes[predicted])
#print("---------------------------------------------------")
print("確率：", percentage)

エラー内容は以下です

   2522         if layer.name == name:
   2523           return layer
-> 2524       raise ValueError('No such layer: ' + name + '.')
   2525     raise ValueError('Provide either a layer name or layer index.')
   2526 

ValueError: No such layer: block5_conv3.

こちらのQiita記事を参考にしました。
全22行のコードでGradCAM。tf_explainは、使い易いかも、お薦め！

よろしくお願いいたします。