Captum · Model Interpretability for PyTorch 使い方
WebsiteAI Data Mining
Captumは、マルチモーダルモデルをサポートし、最先端の帰属アルゴリズムを提供するPyTorch用のオープンソースで拡張可能なモデル解釈ライブラリです
もっと見るCaptum · Model Interpretability for PyTorchの使い方
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
Captum · Model Interpretability for PyTorchのよくある質問
Captumは、PyTorchのためのオープンソースのモデル解釈と理解のライブラリです。研究者や開発者がモデルの出力に寄与している特徴を理解するのを助ける最先端のアルゴリズムを提供します。
Captum · Model Interpretability for PyTorchに類似した最新のAIツール
Tomat
Tomat.AIは、ユーザーがコーディングなしで大規模なCSVおよびExcelファイルを簡単に探索、分析、そして自動化できるAI駆動のデスクトップアプリケーションであり、ローカル処理と高度なデータ操作機能を備えています。
Data Nuts
DataNutsは、ヘルスケアソリューション、クラウド移行、AI駆動のデータベースクエリ機能を専門とする包括的なデータ管理および分析ソリューションプロバイダーです。
CogniKeep AI
CogniKeep AIは、組織が自社のインフラ内で安全でカスタマイズ可能なAI機能を展開しながら、完全なデータプライバシーとセキュリティを維持できるプライベートなエンタープライズグレードのAIソリューションです
EasyRFP
EasyRFPは、RFP（提案依頼）の応答を効率化し、深層学習技術を通じてリアルタイムのフィールド表現型を可能にするAI駆動のエッジコンピューティングツールキットです
Captum · Model Interpretability for PyTorchに似た人気のAIツール
Grass
Grassは、未使用のインターネット帯域幅を共有することでユーザーに暗号通貨トークンを報酬として提供し、AI開発とデータ処理に貢献するプラットフォームです
Julius AI | Your AI Data Analyst
Julius AIは、自然言語の会話を通じてデータを分析、視覚化、変換するのを助ける強力なAI駆動のデータアナリストであり、グラフを作成し、予測モデルを構築するなどの機能を提供します。
Appen
Appenは、機械学習および人工知能のための高品質なトレーニングデータの主要なグローバルプロバイダーであり、エンドツーエンドのデータアノテーションサービスとプラットフォームソリューションを提供しています。
clickworker
Clickworkerは、企業と数百万のフリーランサーを結びつけ、マイクロタスクを完了し、AIトレーニングデータを生成するグローバルなクラウドソーシングプラットフォームです。
もっと見る