Captum · Model Interpretability for PyTorch Como Fazer
O Captum é uma biblioteca de interpretabilidade de modelo de código aberto e extensível para PyTorch que suporta modelos multi-modais e fornece algoritmos de atribuição de última geração.
Ver MaisComo Usar Captum · Model Interpretability for PyTorch
Instalar o Captum: Instale o Captum usando conda (recomendado) com 'conda install captum -c pytorch' ou usando pip com 'pip install captum'
Importar bibliotecas necessárias: Importe as bibliotecas necessárias, incluindo numpy, torch, torch.nn e métodos de atribuição do Captum, como IntegratedGradients
Criar e preparar seu modelo PyTorch: Defina sua classe de modelo PyTorch, inicialize o modelo e defina-o para o modo de avaliação com model.eval()
Definir sementes aleatórias: Para tornar os cálculos determinísticos, defina sementes aleatórias para PyTorch e numpy
Preparar tensores de entrada e de referência: Defina seu tensor de entrada e um tensor de referência (geralmente zeros) com a mesma forma que sua entrada
Escolher e instanciar um algoritmo de atribuição: Selecione um algoritmo de atribuição do Captum (por exemplo, IntegratedGradients) e crie uma instância dele, passando seu modelo como argumento
Aplicar o método de atribuição: Chame o método attribute() do seu algoritmo escolhido, passando a entrada, a referência e quaisquer outros parâmetros necessários
Analisar os resultados: Examine as atribuições retornadas para entender quais características contribuíram mais para a saída do modelo
Visualizar as atribuições (opcional): Use as utilidades de visualização do Captum para criar representações visuais das atribuições, especialmente útil para entradas de imagem
Perguntas Frequentes sobre Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum é uma biblioteca de interpretabilidade e compreensão de modelos de código aberto para PyTorch. Ela fornece algoritmos de ponta para ajudar pesquisadores e desenvolvedores a entender quais características estão contribuindo para a saída de um modelo.
Ferramentas de IA Mais Recentes Semelhantes a Captum · Model Interpretability for PyTorch
Trupeer
Trupeer é uma plataforma impulsionada por IA que transforma gravações de tela simples em vídeos de produtos polidos e documentação detalhada em minutos.
Struct2AI
Struct2AI é uma ferramenta que ajuda os desenvolvedores a capturar e compartilhar instantaneamente estruturas de projetos com assistentes de IA para permitir uma assistência de codificação mais inteligente e contextualizada.
Postlog
Postlog é um gerador de documentação de API ultrarrápido e multi-framework, impulsionado pela tecnologia LLM.
Hexus
O Hexus é uma plataforma tudo-em-um impulsionada por IA para criar e gerenciar demonstrações de produtos, documentação e outros conteúdos voltados para o cliente ao longo de toda a jornada do cliente.
Ferramentas de IA Populares Como Captum · Model Interpretability for PyTorch
Angular.dev
Angular.dev é o site oficial do Angular, um poderoso framework de desenvolvimento web que permite a construção de aplicações escaláveis e performáticas com recursos integrados para segurança, acessibilidade e internacionalização.
Query Search
A Pesquisa por Consulta é uma técnica de busca impulsionada por IA que visa entender a intenção do usuário e fornecer resultados relevantes e resumidos de várias fontes.
AskYourPDF
AskYourPDF é uma ferramenta impulsionada por IA que permite aos usuários conversar e extrair insights de documentos PDF usando processamento de linguagem natural.
GitBook
O GitBook é uma plataforma moderna de documentação que permite que equipes criem, editem e publiquem colaborativamente documentação bonita com recursos como fluxos de trabalho baseados em Git, assistência de IA e integrações.
Ver Mais