Captum · Model Interpretability for PyTorch Anleitung
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Captum ist eine Open-Source-Bibliothek zur Modellinterpretierbarkeit für PyTorch, die multimodale Modelle unterstützt und modernste Attributionsalgorithmen bereitstellt.
Mehr anzeigenWie verwendet man Captum · Model Interpretability for PyTorch
Installiere Captum: Installiere Captum mit conda (empfohlen) mit 'conda install captum -c pytorch' oder mit pip mit 'pip install captum'
Importiere erforderliche Bibliotheken: Importiere notwendige Bibliotheken, einschließlich numpy, torch, torch.nn und Captum-Attributionsmethoden wie IntegratedGradients
Erstelle und bereite dein PyTorch-Modell vor: Definiere deine PyTorch-Modellklasse, initialisiere das Modell und setze es mit model.eval() in den Evaluierungsmodus
Setze Zufallszahlen: Um Berechnungen deterministisch zu machen, setze Zufallszahlen für sowohl PyTorch als auch numpy
Bereite Eingabe- und Baseline-Tensoren vor: Definiere deinen Eingabetensor und einen Baseline-Tensor (normalerweise Nullen) mit derselben Form wie dein Eingabetensor
Wähle und instanziiere einen Attributionsalgorithmus: Wähle einen Attributionsalgorithmus aus Captum (z.B. IntegratedGradients) und erstelle eine Instanz davon, indem du dein Modell als Argument übergibst
Wende die Attributionsmethode an: Rufe die Methode attribute() deines gewählten Algorithmus auf und übergebe den Eingabe-, Baseline- und alle anderen erforderlichen Parameter
Analysiere die Ergebnisse: Untersuche die zurückgegebenen Attributierungen, um zu verstehen, welche Merkmale am meisten zur Ausgabe des Modells beigetragen haben
Visualisiere die Attributierungen (optional): Nutze die Visualisierungswerkzeuge von Captum, um visuelle Darstellungen der Attributierungen zu erstellen, insbesondere nützlich für Bild-Eingaben
Captum · Model Interpretability for PyTorch FAQs
Captum ist eine Open-Source-Bibliothek zur Interpretierbarkeit und zum Verständnis von Modellen für PyTorch. Sie bietet hochmoderne Algorithmen, um Forschern und Entwicklern zu helfen, zu verstehen, welche Merkmale zum Ergebnis eines Modells beitragen.
Captum · Model Interpretability for PyTorch Monatliche Traffic-Trends
Captum · Model Interpretability for PyTorch erhielt im letzten Monat 17.0k Besuche, was ein Leichtes Wachstum von 16.4% zeigt. Basierend auf unserer Analyse entspricht dieser Trend der typischen Marktdynamik im Bereich der KI-Tools.
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