Captum · Model Interpretability for PyTorch 使用方法
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Captum 是一個開源的、可擴展的 PyTorch 模型可解釋性庫，支持多模態模型並提供最先進的歸因算法。
查看更多如何使用 Captum · Model Interpretability for PyTorch
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
Captum · Model Interpretability for PyTorch 常見問題
Captum 是一個開源的 PyTorch 模型可解釋性和理解庫。它提供最先進的算法，幫助研究人員和開發人員理解哪些特徵對模型的輸出有貢獻。
Captum · Model Interpretability for PyTorch 每月流量趨勢
Captum · Model Interpretability for PyTorch 在上個月收到了 17.0k 次訪問，呈現出 16.4% 的輕微增長。根據我們的分析，這個趨勢與人工智能工具領域的典型市場動態相符。
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