Captum · Model Interpretability for PyTorch Come Usare
WebsiteAI Data Mining
Captum è una libreria di interpretabilità dei modelli open-source ed estensibile per PyTorch che supporta modelli multi-modali e fornisce algoritmi di attribuzione all'avanguardia.
Visualizza AltroCome usare Captum · Model Interpretability for PyTorch
Installa Captum: Installa Captum utilizzando conda (raccomandato) con 'conda install captum -c pytorch' o utilizzando pip con 'pip install captum'
Importa le librerie necessarie: Importa le librerie necessarie, inclusi numpy, torch, torch.nn e i metodi di attribuzione di Captum come IntegratedGradients
Crea e prepara il tuo modello PyTorch: Definisci la tua classe di modello PyTorch, inizializza il modello e impostalo in modalità di valutazione con model.eval()
Imposta semi casuali: Per rendere i calcoli deterministici, imposta semi casuali sia per PyTorch che per numpy
Prepara i tensori di input e baseline: Definisci il tuo tensore di input e un tensore baseline (di solito zeri) con la stessa forma del tuo input
Scegli e istanzia un algoritmo di attribuzione: Seleziona un algoritmo di attribuzione da Captum (ad esempio, IntegratedGradients) e crea un'istanza di esso, passando il tuo modello come argomento
Applica il metodo di attribuzione: Chiama il metodo attribute() del tuo algoritmo scelto, passando l'input, la baseline e qualsiasi altro parametro richiesto
Analizza i risultati: Esamina le attribuzioni restituite per capire quali caratteristiche hanno contribuito di più all'output del modello
Visualizza le attribuzioni (opzionale): Utilizza le utility di visualizzazione di Captum per creare rappresentazioni visive delle attribuzioni, particolarmente utili per input di immagini
FAQ di Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum è una libreria open-source per l'interpretabilità e la comprensione dei modelli per PyTorch. Fornisce algoritmi all'avanguardia per aiutare i ricercatori e gli sviluppatori a comprendere quali caratteristiche contribuiscono all'output di un modello.
Tendenze del traffico mensile di Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum · Model Interpretability for PyTorch ha ricevuto 14.9k visite il mese scorso, dimostrando un Leggero Calo del -12.1%. In base alla nostra analisi, questo trend è in linea con le tipiche dinamiche di mercato nel settore degli strumenti AI.
Visualizza storico del traffico
Articoli Popolari
Come Creare Video Podcast Virali di Bambini Parlanti con l'AI: Guida Passo-Passo (2025)
Jun 3, 2025
I 5 migliori generatori di personaggi NSFW nel 2025
May 29, 2025
Google Veo 3: Il primo generatore di video AI a supportare nativamente l'audio
May 28, 2025
I 5 migliori chatbot AI NSFW gratuiti per fidanzate che devi provare - Recensione reale di AIPURE
May 27, 2025
Ultimi Strumenti AI Simili a Captum · Model Interpretability for PyTorch
Tomat
Tomat.AI è un'applicazione desktop alimentata da intelligenza artificiale che consente agli utenti di esplorare, analizzare e automatizzare facilmente grandi file CSV ed Excel senza codifica, con elaborazione locale e avanzate capacità di manipolazione dei dati.
Data Nuts
DataNuts è un fornitore completo di soluzioni di gestione dei dati e analisi che si specializza in soluzioni sanitarie, migrazione al cloud e capacità di interrogazione di database potenziate dall'IA.
CogniKeep AI
CogniKeep AI è una soluzione AI privata di livello enterprise che consente alle organizzazioni di distribuire capacità AI sicure e personalizzabili all'interno della propria infrastruttura mantenendo la completa privacy e sicurezza dei dati.
EasyRFP
EasyRFP è un toolkit di edge computing alimentato da AI che semplifica le risposte alle RFP (Richiesta di Proposta) e consente la fenotipizzazione sul campo in tempo reale attraverso la tecnologia di deep learning.
Strumenti AI Popolari Come Captum · Model Interpretability for PyTorch
Researcher & Analyst in M365 Copilot
Contact for PricingAI Data Mining
Researcher e Analyst sono due agenti di ragionamento AI unici nel loro genere in Microsoft 365 Copilot che aiutano gli utenti ad affrontare compiti complessi di ricerca e analisi dei dati sfruttando sia i dati aziendali che quelli web con capacità di ragionamento avanzate.
ContextGem
ContextGem è un framework LLM gratuito e open-source che semplifica l'estrazione di dati strutturati e approfondimenti dai documenti con codice minimo attraverso potenti astrazioni integrate e funzionalità automatizzate.
rtrvr.ai
rtrvr.ai è un'estensione di Chrome basata sull'intelligenza artificiale che consente agli utenti di automatizzare le attività web, condurre ricerche approfondite tra le schede ed estrarre dati strutturati da qualsiasi sito web utilizzando comandi in linguaggio naturale.
Airtable AI Assistant
Airtable AI Assistant è uno strumento integrato basato sull'intelligenza artificiale che combina funzionalità di creazione di app, analisi dei dati e ricerca web per aiutare i team a trasformare i documenti in dati strutturati, generare informazioni e automatizzare i flussi di lavoro all'interno della piattaforma Airtable.
Visualizza altro