Captum
O que é Captum?
Captum é uma biblioteca PyTorch para interpretabilidade de modelos. Ela fornece ferramentas e técnicas para entender e atribuir as previsões de modelos PyTorch em várias modalidades, incluindo visão e texto. O Captum suporta a maioria dos modelos PyTorch e permite a implementação e benchmark de novos algoritmos de interpretabilidade de forma fácil.
Como usar Captum?
Instale o Captum via conda ou pip. Importe as bibliotecas necessárias como numpy, torch e IntegratedGradients do captum.attr. Defina e prepare seu modelo PyTorch. Instancie um algoritmo de interpretabilidade (por exemplo, IntegratedGradients). Aplique o algoritmo aos seus dados de entrada e referência para obter atribuições e delta de convergência.
Principais recursos da Captum
Suporte à interpretabilidade multi-modal
Construído sobre PyTorch
Extensível e de código aberto
Casos de uso da Captum
Compreensão da importância das características em modelos de classificação de imagem
Análise da influência de palavras em modelos de classificação de texto
Perguntas frequentes de Captum
Como eu instalo o Captum?
Quais tipos de modelos o Captum suporta?
O que são os Gradientes Integrados?
Captum Empresa
Captum Nome da empresa: Facebook Inc. .
Facebook de Captum
Link de Facebook de Captum: https://opensource.facebook.com/
Github de Captum
Link de Github de Captum: https://github.com/pytorch/captum
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