Часто задаваемые вопросы о Captum · Model Interpretability for PyTorch

Question 1

Что такое Captum?

Accepted Answer

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.

Question 2

Какие типы моделей поддерживает Captum?

Accepted Answer

Captum поддерживает большинство типов моделей PyTorch в различных модальностях, включая визуальные, текстовые и другие. Его можно использовать с минимальными изменениями в исходной нейронной сети.

Question 3

Какие есть ключевые особенности у Captum?

Accepted Answer

Ключевые особенности Captum включают: поддержку мультимодальной интерпретируемости, построение на базе PyTorch, расширяемость для реализации новых алгоритмов и современные алгоритмы атрибуции, такие как Integrated Gradients.

Question 4

Как я могу установить Captum?

Accepted Answer

Captum можно установить через conda (рекомендуется) с помощью команды 'conda install captum -c pytorch' или через pip с помощью команды 'pip install captum'.

Question 5

Работает ли Captum с распределенными моделями?

Accepted Answer

Да, Captum поддерживает модели DataParallel и DistributedDataParallel.

Question 6

Что такое Captum Insights?

Accepted Answer

Captum Insights — это виджет визуализации интерпретируемости, построенный на основе Captum для облегчения понимания модели. Он работает с изображениями, текстом и другими признаками, чтобы помочь пользователям понять атрибуцию признаков.

Question 7

Можно ли использовать Captum для моделей NLP?

Accepted Answer

Да, Captum можно использовать для моделей NLP. Для моделей, которые принимают индексы токенов в качестве входных данных, необходимо заменить слой встраивания на InterpretableEmbedding слой или использовать LayerIntegratedGradients для вычисления атрибуции относительно выхода встраивания.

Captum · Model Interpretability for PyTorch Как использовать

Дополнительная информация

Как использовать Captum · Model Interpretability for PyTorch