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通过conda或pip安装Captum。导入必要的库，如numpy，torch，以及来自captum.attr的IntegratedGradients。定义并准备你的PyTorch模型。实例化一个可解释性算法（如IntegratedGradients）。将算法应用于你的输入数据和基线，以获得归因和收敛增量。
通过conda或pip安装Captum。导入必要的库，如numpy，torch，以及来自captum.attr的IntegratedGradients。定义并准备你的PyTorch模型。实例化一个可解释性算法（如IntegratedGradients）。将算法应用于你的输入数据和基线，以获得归因和收敛增量。
Captum是一个用于模型可解释性的PyTorch库。它提供了理解和归因PyTorch模型预测的工具和技术，涵盖不同的数据类型，包括视觉和文本。Captum支持大多数PyTorch模型，并允许轻松实现和基准测试新的可解释性算法。
官网访问趋势、地区分布与流量渠道
访问量采用最近明确月份的曲线值；其余指标按概览区间展示。
2023-12 - 2026-09 全部流量
6 个月记录 · 6 个月有有效数据
12 个月记录 · 12 个月有有效数据
34 个月记录 · 34 个月有有效数据
2023-12 - 2026-09 桌面设备
美国79.58%
德国9.33%
印度7.84%
日本3.25%
2023-12 - 2026-09 全球桌面设备
| 关键词 | 流量 | 点击费用 |
|---|---|---|
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你可以通过conda（conda install captum -c pytorch）或pip（pip install captum）安装Captum。
Captum支持大多数类型的PyTorch模型，并且可以在对原始神经网络进行最小修改的情况下使用。
集成梯度是Captum中实现的一种算法，有助于将模型的预测归因于其输入特征。
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