Captum · Model Interpretability for PyTorch 사용법
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Captum은 다중 모드 모델을 지원하고 최첨단 기여 알고리즘을 제공하는 PyTorch용 오픈 소스 확장 가능 모델 해석 가능성 라이브러리입니다.
더 보기Captum · Model Interpretability for PyTorch 사용 방법
Captum 설치: 추천하는 conda를 사용하여 'conda install captum -c pytorch'로 Captum을 설치하거나 'pip install captum'으로 pip를 사용하여 설치합니다.
필요한 라이브러리 가져오기: numpy, torch, torch.nn 및 IntegratedGradients와 같은 Captum 기여 방법을 포함한 필수 라이브러리를 가져옵니다.
PyTorch 모델 생성 및 준비: PyTorch 모델 클래스를 정의하고 모델을 초기화한 후 model.eval()로 평가 모드로 설정합니다.
무작위 시드 설정: 계산을 결정적으로 만들기 위해 PyTorch와 numpy 모두에 대해 무작위 시드를 설정합니다.
입력 및 기준 텐서 준비: 입력 텐서와 입력과 동일한 형태의 기준 텐서(일반적으로 0)를 정의합니다.
기여 알고리즘 선택 및 인스턴스화: Captum에서 기여 알고리즘(예: IntegratedGradients)을 선택하고 모델을 인수로 전달하여 인스턴스를 생성합니다.
기여 방법 적용: 선택한 알고리즘의 attribute() 메서드를 호출하고 입력, 기준 및 기타 필요한 매개변수를 전달합니다.
결과 분석: 반환된 기여를 검토하여 어떤 기능이 모델의 출력에 가장 많이 기여했는지 이해합니다.
기여 시각화(선택 사항): Captum의 시각화 유틸리티를 사용하여 기여의 시각적 표현을 생성합니다. 특히 이미지 입력에 유용합니다.
Captum · Model Interpretability for PyTorch 자주 묻는 질문
Captum은 PyTorch를 위한 오픈 소스 모델 해석 및 이해 라이브러리입니다. 연구자와 개발자가 모델의 출력에 기여하는 기능을 이해하는 데 도움을 주기 위해 최첨단 알고리즘을 제공합니다.
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