Captum · Model Interpretability for PyTorch Nasıl Kullanılır
WebsiteAI Data Mining
Captum, çok modlu modelleri destekleyen ve en son atıf algoritmalarını sağlayan açık kaynaklı, genişletilebilir bir model yorumlanabilirliği kütüphanesidir.
Daha Fazla GösterCaptum · Model Interpretability for PyTorch Nasıl Kullanılır
Captum'u kurun: Captum'u 'conda install captum -c pytorch' ile conda (önerilen) kullanarak veya 'pip install captum' ile pip kullanarak kurun
Gerekli kütüphaneleri içe aktarın: numpy, torch, torch.nn ve IntegratedGradients gibi Captum atıf yöntemleri dahil olmak üzere gerekli kütüphaneleri içe aktarın
PyTorch modelinizi oluşturun ve hazırlayın: PyTorch model sınıfınızı tanımlayın, modeli başlatın ve model.eval() ile değerlendirme moduna ayarlayın
Rastgele tohumları ayarlayın: Hesaplamaları belirleyici hale getirmek için hem PyTorch hem de numpy için rastgele tohumları ayarlayın
Girdi ve temel tensörleri hazırlayın: Girdi tensörünüzü ve girdiyle aynı şekle sahip bir temel tensör (genellikle sıfırlar) tanımlayın
Bir atıf algoritması seçin ve oluşturun: Captum'dan bir atıf algoritması seçin (örneğin, IntegratedGradients) ve modelinizi argüman olarak geçirerek bir örneğini oluşturun
Atıf yöntemini uygulayın: Seçtiğiniz algoritmanın attribute() yöntemini çağırın, girdi, temel ve diğer gerekli parametreleri geçirerek
Sonuçları analiz edin: Modelin çıktısına en çok katkıda bulunan özellikleri anlamak için döndürülen atıfları inceleyin
Atıfları görselleştirin (isteğe bağlı): Görüntü girdileri için özellikle yararlı olan atıfların görsel temsillerini oluşturmak için Captum'un görselleştirme araçlarını kullanın
Captum · Model Interpretability for PyTorch SSS
Captum, PyTorch için açık kaynaklı bir model yorumlama ve anlama kütüphanesidir. Araştırmacıların ve geliştiricilerin bir modelin çıktısına hangi özelliklerin katkıda bulunduğunu anlamalarına yardımcı olmak için en son algoritmaları sağlar.
Captum · Model Interpretability for PyTorch Aylık Trafik Trendleri
Captum · Model Interpretability for PyTorch geçen ay 14.6k ziyaret aldı ve -4.8% oranında bir Hafif Düşüş gösterdi. Analizimize göre, bu eğilim yapay zeka araçları sektöründeki tipik pazar dinamikleriyle uyumludur.
Geçmiş trafiği görüntüle
Popüler Makaleler

Wan 2.1 Video Üretim Modelini Yerel Olarak Kurma ve Kullanma Rehberi | 2025 Yeni Eğitim
Mar 7, 2025

Grok 3'e Nasıl Erişilir: Elon Musk'ın Şimdiye Kadarki En Akıllı Yapay Zekası?
Mar 3, 2025

Adobe Firefly Nasıl Kullanılır: Yeni Başlayanlar İçin Eksiksiz Eğitim
Feb 24, 2025

DeepSeek'i Çevrimdışı Olarak Yerel Bilgisayarda Nasıl Çalıştırılır
Feb 10, 2025
Daha Fazla Göster