Captum · Model Interpretability for PyTorch 使用方法

安裝 Captum: 使用 conda（推薦）安裝 Captum：'conda install captum -c pytorch' 或使用 pip：'pip install captum'

導入所需庫: 導入必要的庫，包括 numpy、torch、torch.nn 和 Captum 的歸因方法，如 IntegratedGradients

創建並準備您的 PyTorch 模型: 定義您的 PyTorch 模型類，初始化模型，並使用 model.eval() 將其設置為評估模式

設置隨機種子: 為了使計算確定性，為 PyTorch 和 numpy 設置隨機種子

準備輸入和基線張量: 定義您的輸入張量和一個基線張量（通常為零），其形狀與您的輸入相同

選擇並實例化一個歸因算法: 從 Captum 中選擇一個歸因算法（例如，IntegratedGradients）並創建其實例，將您的模型作為參數傳遞

應用歸因方法: 調用您選擇的算法的 attribute() 方法，傳入輸入、基線和任何其他必需的參數

分析結果: 檢查返回的歸因，以理解哪些特徵對模型的輸出貢獻最大

可視化歸因（可選）: 使用 Captum 的可視化工具創建歸因的可視化表示，特別適用於圖像輸入