Captum · Model Interpretability for PyTorch Como Fazer

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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.
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O que é Captum · Model Interpretability for PyTorch
Recursos de Captum · Model Interpretability for PyTorch e Casos de Uso

Como Usar o 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 do 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.

Tendências de Tráfego Mensal do Captum · Model Interpretability for PyTorch

Captum · Model Interpretability for PyTorch recebeu 17.0k visitas no mês passado, demonstrando um Leve Crescimento de 16.4%. Com base em nossa análise, essa tendência está alinhada com a dinâmica típica do mercado no setor de ferramentas de IA.
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