Captum · Model Interpretability for PyTorch Как использовать

Captum — это библиотека интерпретируемости моделей с открытым исходным кодом и расширяемая для PyTorch, которая поддерживает многомодальные модели и предоставляет передовые алгоритмы атрибуции.
Посмотреть больше

Как использовать Captum · Model Interpretability for PyTorch

Установить Captum: Установите Captum с помощью conda (рекомендуется) с 'conda install captum -c pytorch' или с помощью pip с 'pip install captum'
Импортировать необходимые библиотеки: Импортируйте необходимые библиотеки, включая numpy, torch, torch.nn и методы атрибуции Captum, такие как IntegratedGradients
Создать и подготовить вашу модель PyTorch: Определите класс модели PyTorch, инициализируйте модель и установите ее в режим оценки с помощью model.eval()
Установить случайные семена: Чтобы сделать вычисления детерминированными, установите случайные семена для PyTorch и numpy
Подготовить тензоры входных и базовых данных: Определите ваш входной тензор и базовый тензор (обычно нули) с той же формой, что и ваш вход
Выбрать и создать экземпляр алгоритма атрибуции: Выберите алгоритм атрибуции из Captum (например, IntegratedGradients) и создайте его экземпляр, передав вашу модель в качестве аргумента
Применить метод атрибуции: Вызовите метод attribute() выбранного алгоритма, передав входные данные, базовые данные и любые другие необходимые параметры
Проанализировать результаты: Изучите возвращенные атрибуции, чтобы понять, какие признаки внесли наибольший вклад в выход модели
Визуализировать атрибуции (опционально): Используйте визуализационные утилиты Captum для создания визуальных представлений атрибуций, особенно полезно для входных данных изображений

Часто задаваемые вопросы о Captum · Model Interpretability for PyTorch

Captum — это библиотека для интерпретируемости и понимания моделей с открытым исходным кодом для PyTorch. Она предоставляет современные алгоритмы, которые помогают исследователям и разработчикам понять, какие признаки влияют на выход модели.

Последние ИИ-инструменты, похожие на Captum · Model Interpretability for PyTorch

Tomat
Tomat
Tomat.AI - это настольное приложение на основе ИИ, которое позволяет пользователям легко исследовать, анализировать и автоматизировать большие файлы CSV и Excel без программирования, предлагая локальную обработку и расширенные возможности манипуляции данными.
Data Nuts
Data Nuts
DataNuts — это комплексный поставщик решений для управления и аналитики данных, специализирующийся на решениях для здравоохранения, миграции в облако и возможностях запросов к базам данных с использованием AI.
CogniKeep AI
CogniKeep AI
CogniKeep AI - это частное, корпоративное решение на основе ИИ, которое позволяет организациям развертывать безопасные, настраиваемые возможности ИИ в своей собственной инфраструктуре, при этом сохраняя полную конфиденциальность и безопасность данных.
EasyRFP
EasyRFP
EasyRFP — это ИИ-технология для вычислений на краю, которая упрощает ответы на RFP (запросы предложений) и позволяет проводить реальное время полевой фенотипизации с использованием технологий глубокого обучения.