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用於各種模態的 PyTorch 說明模型函式庫。
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2024年4月7日
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Captum產品資訊

Captum 是什麼?

Captum 是一個 PyTorch 說明模型的函式庫。它提供了工具和技術,以了解和歸因 PyTorch 模型在各種模態下的預測,包括視覺和文本。Captum 支援大多數 PyTorch 模型,並使新解釋算法的實施和基準測試變得簡單。

如何使用Captum?

可通過 conda 或 pip 安裝 Captum。導入必要的函式庫,如 numpy、torch,以及從 captum.attr 引入的 IntegratedGradients。定義並準備你的 PyTorch 模型。實例化一個解釋算法(例如 IntegratedGradients)。將該算法應用於你的輸入數據和基準,以獲取歸因和收斂的變化率。

Captum的核心功能

多模態解釋支援

基於 PyTorch

可擴展且開源

Captum 的用例

#1

理解圖像分類模型中的特徵重要性

#2

分析文本分類模型中單字的影響

來自 Captum 的常見問題解答

我該如何安裝 Captum?

Captum 支援哪些類型的模型?

什麼是 Integrated Gradients?

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