Captum · Model Interpretability for PyTorch 使い方

Captumをインストールする: 推奨される方法であるcondaを使用して'conda install captum -c pytorch'でCaptumをインストールするか、'pip install captum'を使用してpipでインストールします

必要なライブラリをインポートする: numpy、torch、torch.nn、およびIntegratedGradientsのようなCaptumの帰属メソッドを含む必要なライブラリをインポートします

PyTorchモデルを作成し、準備する: PyTorchモデルクラスを定義し、モデルを初期化し、model.eval()を使用して評価モードに設定します

ランダムシードを設定する: 計算を決定的にするために、PyTorchとnumpyの両方のランダムシードを設定します

入力とベースラインテンソルを準備する: 入力テンソルと、通常はゼロのベースラインテンソルを定義し、入力と同じ形状にします

帰属アルゴリズムを選択し、インスタンス化する: Captumから帰属アルゴリズムを選択し（例：IntegratedGradients）、モデルを引数として渡してそのインスタンスを作成します

帰属メソッドを適用する: 選択したアルゴリズムのattribute()メソッドを呼び出し、入力、ベースライン、およびその他の必要なパラメータを渡します

結果を分析する: 返された帰属を調べて、モデルの出力に最も寄与した特徴を理解します

帰属を視覚化する（オプション）: Captumの視覚化ユーティリティを使用して、特に画像入力に対して帰属の視覚的表現を作成します