Captum · Model Interpretability for PyTorch Cách sử dụng
Captum là một thư viện giải thích mô hình mã nguồn mở, có thể mở rộng cho PyTorch hỗ trợ các mô hình đa phương thức và cung cấp các thuật toán phân bổ tiên tiến nhất.
Xem thêmCách sử dụng Captum · Model Interpretability for PyTorch
Cài đặt Captum: Cài đặt Captum bằng conda (được khuyến nghị) với 'conda install captum -c pytorch' hoặc sử dụng pip với 'pip install captum'
Nhập các thư viện cần thiết: Nhập các thư viện cần thiết bao gồm numpy, torch, torch.nn và các phương pháp phân bổ của Captum như IntegratedGradients
Tạo và chuẩn bị mô hình PyTorch của bạn: Định nghĩa lớp mô hình PyTorch của bạn, khởi tạo mô hình và đặt nó ở chế độ đánh giá với model.eval()
Đặt hạt giống ngẫu nhiên: Để làm cho các phép toán trở nên xác định, hãy đặt hạt giống ngẫu nhiên cho cả PyTorch và numpy
Chuẩn bị tensor đầu vào và tensor cơ bản: Định nghĩa tensor đầu vào của bạn và một tensor cơ bản (thường là số không) có cùng hình dạng với đầu vào của bạn
Chọn và khởi tạo một thuật toán phân bổ: Chọn một thuật toán phân bổ từ Captum (ví dụ: IntegratedGradients) và tạo một thể hiện của nó, truyền mô hình của bạn làm đối số
Áp dụng phương pháp phân bổ: Gọi phương thức attribute() của thuật toán bạn đã chọn, truyền vào đầu vào, cơ bản và bất kỳ tham số cần thiết nào khác
Phân tích kết quả: Xem xét các phân bổ được trả về để hiểu các đặc trưng nào đã đóng góp nhiều nhất vào đầu ra của mô hình
Trực quan hóa các phân bổ (tùy chọn): Sử dụng các tiện ích trực quan hóa của Captum để tạo ra các biểu diễn hình ảnh của các phân bổ, đặc biệt hữu ích cho các đầu vào hình ảnh
Câu hỏi thường gặp về Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum là một thư viện giải thích và hiểu mô hình mã nguồn mở cho PyTorch. Nó cung cấp các thuật toán tiên tiến để giúp các nhà nghiên cứu và phát triển hiểu những đặc điểm nào đang góp phần vào đầu ra của mô hình.
Bài viết phổ biến
MIMO của Alibaba: Cách mạng hóa việc Tạo Nhân vật AI bằng Tổng hợp Video
Sep 27, 2024
Llama 3.2 của Meta: Mở ra Kỷ nguyên Mới trong AI Đa phương thức
Sep 26, 2024
Meta AI Giới Thiệu Các Tính Năng Mới Trên Facebook, Instagram và Messenger
Sep 26, 2024
OpenAI Giới Thiệu Chế Độ Giọng Nói Nâng Cao cho ChatGPT
Sep 26, 2024
Công cụ AI Mới nhất Tương tự Captum · Model Interpretability for PyTorch
Trupeer
Trupeer là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI biến các bản ghi màn hình đơn giản thành video sản phẩm tinh chỉnh và tài liệu chi tiết trong vài phút.
Struct2AI
Struct2AI là một công cụ giúp các nhà phát triển nhanh chóng ghi lại và chia sẻ cấu trúc dự án với các trợ lý AI để tạo ra sự hỗ trợ lập trình thông minh hơn, dựa trên ngữ cảnh.
Postlog
Postlog là một công cụ tạo tài liệu API đa khung nhanh như chớp được hỗ trợ bởi công nghệ LLM.
Hexus
Hexus là một nền tảng tất cả trong một được hỗ trợ bởi AI để tạo ra và quản lý các bản demo sản phẩm, tài liệu và các nội dung khác hướng tới khách hàng trong toàn bộ hành trình của khách hàng.
Công cụ AI Phổ biến Giống Captum · Model Interpretability for PyTorch
Angular.dev
Angular.dev là trang web chính thức cho Angular, một framework phát triển web mạnh mẽ cho phép xây dựng các ứng dụng có thể mở rộng và hiệu suất cao với các tính năng tích hợp sẵn cho bảo mật, khả năng tiếp cận và quốc tế hóa.
Query Search
Tìm kiếm truy vấn là một kỹ thuật tìm kiếm dựa trên AI nhằm hiểu ý định của người dùng và cung cấp kết quả liên quan, tóm tắt từ nhiều nguồn.
AskYourPDF
AskYourPDF là một công cụ được hỗ trợ bởi AI cho phép người dùng trò chuyện và trích xuất những hiểu biết từ các tài liệu PDF bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
GitBook
GitBook là một nền tảng tài liệu hiện đại cho phép các nhóm hợp tác tạo, chỉnh sửa và xuất bản tài liệu đẹp mắt với các tính năng như quy trình làm việc dựa trên Git, hỗ trợ AI và tích hợp.
Xem thêm