Captum · Model Interpretability for PyTorch Nasıl Kullanılır
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.
Popüler Makaleler
Alibaba'nın MIMO'su: Yapay Zeka Karakter Oluşturmayı Video Sentezi ile Devrimleştiriyor
Sep 27, 2024
Meta'nın Llama 3.2'si: Çoklu Ortam Yapay Zekada Yeni Bir Çağ Başlatıyor
Sep 26, 2024
Meta AI Facebook, Instagram ve Messenger'da Yeni Özellikler Sunuyor
Sep 26, 2024
OpenAI ChatGPT için Gelişmiş Ses Modunu Tanıttı
Sep 26, 2024
Captum · Model Interpretability for PyTorch Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Trupeer
Trupeer, basit ekran kayıtlarını dakikalar içinde cilalı ürün videolarına ve ayrıntılı belgelere dönüştüren AI destekli bir platformdur.
Struct2AI
Struct2AI, geliştiricilerin proje yapılarını anında yakalayıp AI asistanlarıyla paylaşmalarına yardımcı olan bir araçtır ve daha akıllı, bağlamı dikkate alan kodlama yardımı sağlar.
Postlog
Postlog, LLM teknolojisiyle desteklenen, yıldırım hızında, çoklu çerçeve API belge oluşturucusudur.
Hexus
Hexus, müşteri yolculuğu boyunca ürün tanıtımları, belgeler ve diğer müşteri odaklı içerikleri oluşturma ve yönetme için AI destekli hepsi bir arada bir platformdur.
Captum · Model Interpretability for PyTorch Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
Angular.dev
Angular.dev, güvenlik, erişilebilirlik ve uluslararasılaştırma için yerleşik özelliklerle ölçeklenebilir ve performanslı uygulamalar oluşturmayı sağlayan güçlü bir web geliştirme çerçevesi olan Angular'ın resmi web sitesidir.
Query Search
Sorgu Arama, kullanıcı niyetini anlamayı ve birden fazla kaynaktan ilgili, özetlenmiş sonuçlar sağlamayı amaçlayan AI destekli bir arama tekniğidir.
AskYourPDF
AskYourPDF, kullanıcıların doğal dil işleme kullanarak PDF belgeleriyle sohbet etmelerine ve içgörüler çıkarmalarına olanak tanıyan AI destekli bir araçtır.
GitBook
GitBook, ekiplerin iş birliği içinde güzel belgeler oluşturmasını, düzenlemesini ve yayımlamasını sağlayan modern bir belgelendirme platformudur; Git tabanlı iş akışları, AI yardımı ve entegrasyonlar gibi özellikler sunar.
Daha Fazla Göster