Captum · Model Interpretability for PyTorch Cómo Usar
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Captum es una biblioteca de interpretabilidad de modelos de código abierto y extensible para PyTorch que admite modelos multimodales y proporciona algoritmos de atribución de vanguardia.
Ver másCómo Usar Captum · Model Interpretability for PyTorch
Instalar Captum: Instalar Captum usando conda (recomendado) con 'conda install captum -c pytorch' o usando pip con 'pip install captum'
Importar bibliotecas requeridas: Importar las bibliotecas necesarias, incluyendo numpy, torch, torch.nn y métodos de atribución de Captum como IntegratedGradients
Crear y preparar tu modelo de PyTorch: Definir tu clase de modelo de PyTorch, inicializar el modelo y establecerlo en modo de evaluación con model.eval()
Establecer semillas aleatorias: Para hacer que los cálculos sean deterministas, establecer semillas aleatorias tanto para PyTorch como para numpy
Preparar tensores de entrada y de referencia: Definir tu tensor de entrada y un tensor de referencia (generalmente ceros) con la misma forma que tu entrada
Elegir e instanciar un algoritmo de atribución: Seleccionar un algoritmo de atribución de Captum (por ejemplo, IntegratedGradients) y crear una instancia de él, pasando tu modelo como argumento
Aplicar el método de atribución: Llamar al método attribute() de tu algoritmo elegido, pasando la entrada, la referencia y cualquier otro parámetro requerido
Analizar los resultados: Examinar las atribuciones devueltas para entender qué características contribuyeron más a la salida del modelo
Visualizar las atribuciones (opcional): Usar las utilidades de visualización de Captum para crear representaciones visuales de las atribuciones, especialmente útiles para entradas de imagen
Preguntas Frecuentes de Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum es una biblioteca de interpretabilidad y comprensión de modelos de código abierto para PyTorch. Proporciona algoritmos de vanguardia para ayudar a investigadores y desarrolladores a entender qué características están contribuyendo a la salida de un modelo.
Tendencias de Tráfico Mensual de Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum · Model Interpretability for PyTorch recibió 14.9k visitas el mes pasado, demostrando un Ligero Descenso de -12.1%. Según nuestro análisis, esta tendencia se alinea con la dinámica típica del mercado en el sector de herramientas de IA.
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