Captum · Model Interpretability for PyTorch Howto
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Captum est une bibliothèque d'interprétabilité de modèle open-source et extensible pour PyTorch qui prend en charge les modèles multi-modaux et fournit des algorithmes d'attribution à la pointe de la technologie.
Voir plusComment utiliser Captum · Model Interpretability for PyTorch
Installer Captum: Installer Captum en utilisant conda (recommandé) avec 'conda install captum -c pytorch' ou en utilisant pip avec 'pip install captum'
Importer les bibliothèques requises: Importer les bibliothèques nécessaires, y compris numpy, torch, torch.nn, et les méthodes d'attribution de Captum comme IntegratedGradients
Créer et préparer votre modèle PyTorch: Définir votre classe de modèle PyTorch, initialiser le modèle, et le mettre en mode évaluation avec model.eval()
Définir des graines aléatoires: Pour rendre les calculs déterministes, définir des graines aléatoires pour PyTorch et numpy
Préparer les tenseurs d'entrée et de référence: Définir votre tenseur d'entrée et un tenseur de référence (généralement des zéros) avec la même forme que votre entrée
Choisir et instancier un algorithme d'attribution: Sélectionner un algorithme d'attribution de Captum (par exemple, IntegratedGradients) et créer une instance de celui-ci, en passant votre modèle comme argument
Appliquer la méthode d'attribution: Appeler la méthode attribute() de votre algorithme choisi, en passant l'entrée, la référence, et tous les autres paramètres requis
Analyser les résultats: Examiner les attributions retournées pour comprendre quelles caractéristiques ont le plus contribué à la sortie du modèle
Visualiser les attributions (optionnel): Utiliser les utilitaires de visualisation de Captum pour créer des représentations visuelles des attributions, particulièrement utiles pour les entrées d'image
FAQ de Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum est une bibliothèque d'interprétabilité et de compréhension de modèle open-source pour PyTorch. Elle fournit des algorithmes à la pointe de la technologie pour aider les chercheurs et les développeurs à comprendre quelles caractéristiques contribuent à la sortie d'un modèle.
Tendances du trafic mensuel de Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum · Model Interpretability for PyTorch a reçu 14.6k visites le mois dernier, démontrant une Légère baisse de -4.8%. Selon notre analyse, cette tendance s'aligne avec la dynamique typique du marché dans le secteur des outils d'IA.
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