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 thêm

Cách 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.

Công cụ AI Mới nhất Tương tự Captum · Model Interpretability for PyTorch

Tomat
Tomat
Tomat.AI là một ứng dụng máy tính để bàn được hỗ trợ bởi AI cho phép người dùng dễ dàng khám phá, phân tích và tự động hóa các tệp CSV và Excel lớn mà không cần lập trình, với khả năng xử lý cục bộ và các khả năng thao tác dữ liệu nâng cao.
Data Nuts
Data Nuts
DataNuts là nhà cung cấp giải pháp quản lý dữ liệu và phân tích toàn diện chuyên về các giải pháp chăm sóc sức khỏe, di chuyển đám mây và khả năng truy vấn cơ sở dữ liệu được hỗ trợ bởi AI.
CogniKeep AI
CogniKeep AI
CogniKeep AI là một giải pháp AI cấp doanh nghiệp riêng tư cho phép các tổ chức triển khai các khả năng AI an toàn, tùy chỉnh trong hạ tầng của riêng họ trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu hoàn toàn.
EasyRFP
EasyRFP
EasyRFP là một bộ công cụ tính toán biên được hỗ trợ bởi AI giúp đơn giản hóa các phản hồi RFP (Yêu cầu đề xuất) và cho phép phân loại hình thái thực địa theo thời gian thực thông qua công nghệ học sâu.