Captum
Qu'est-ce que Captum ?
Captum est une bibliothèque PyTorch pour l'interprétabilité des modèles. Elle fournit des outils et des techniques pour comprendre et attribuer les prédictions des modèles PyTorch à travers diverses modalités, y compris la vision et le texte. Captum prend en charge la plupart des modèles PyTorch et permet une mise en œuvre et une évaluation faciles de nouveaux algorithmes d'interprétabilité.
Comment utiliser Captum ?
Installez Captum via conda ou pip. Importez les bibliothèques nécessaires telles que numpy, torch et IntegratedGradients de captum.attr. Définissez et préparez votre modèle PyTorch. Instanciez un algorithme d'interprétabilité (par exemple, IntegratedGradients). Appliquez l'algorithme à vos données d'entrée et à la base pour obtenir des attributions et une variation de convergence.
Fonctionnalités de base de Captum
Support de l'interprétabilité multi-modale
Basé sur PyTorch
Extensible et open source
Les cas d'utilisation de Captum
Comprendre l'importance des features dans les modèles de classification d'images
Analyser l'influence des mots dans les modèles de classification de texte
FAQ de Captum
Comment installer Captum ?
Quels types de modèles Captum prend-il en charge ?
Qu'est-ce que les Gradients Intégrés ?
Société Captum
Captum Nom de l'entreprise : Facebook Inc. .
Captum Facebook
Lien de Facebook Captum : https://opensource.facebook.com/
Captum Github
Lien de Github Captum : https://github.com/pytorch/captum
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Analyse de Captum
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Captum Lancer les intégrations
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