Captum · Model Interpretability for PyTorch 使用方法

安装Captum: 使用conda（推荐）安装Captum，命令为'conda install captum -c pytorch'，或使用pip安装，命令为'pip install captum'

导入所需库: 导入必要的库，包括numpy、torch、torch.nn以及Captum的归因方法，如IntegratedGradients

创建并准备你的PyTorch模型: 定义你的PyTorch模型类，初始化模型，并将其设置为评估模式，使用model.eval()

设置随机种子: 为了使计算确定性，为PyTorch和numpy设置随机种子

准备输入和基线张量: 定义你的输入张量和一个基线张量（通常为零），其形状与你的输入相同

选择并实例化一个归因算法: 从Captum中选择一个归因算法（例如，IntegratedGradients），并创建其实例，传入你的模型作为参数

应用归因方法: 调用所选算法的attribute()方法，传入输入、基线以及其他任何所需参数

分析结果: 检查返回的归因，以理解哪些特征对模型的输出贡献最大

可视化归因（可选）: 使用Captum的可视化工具创建归因的可视化表示，对于图像输入尤其有用