Captum: Rozwiązanie dla interpretacji modeli PyTorch
Captum to potężne narzędzie dla interpretacji modeli PyTorch. Jego kluczowe cechy obejmują wsparcie dla wielu modalności, takich jak wizja, tekst i więcej. Jest zbudowane na PyTorch, co oznacza, że obsługuje większość typów modeli PyTorch i może być używane z minimalnymi modyfikacjami do oryginalnej sieci neuronowej. Jest również rozszerzalne - jest to otwarta, ogólna biblioteka dla badań w zakresie interpretowalności, umożliwiająca łatwe wdrażanie i porównywanie nowych algorytmów.
Aby rozpocząć pracę z Captum, można je zainstalować za pomocą conda (zalecane): conda install captum -c pytorch lub za pomocą pip: pip install captum. Następnie należy stworzyć i przygotować model. Przykładowo, możemy zdefiniować model ToyModel, który jest używany w przykładzie.
Aby zapewnić deterministyczność obliczeń, ustalamy losowe ziarna. Następnie definiujemy tensory wejściowe i bazowe. W końcu wybieramy algorytm do zainicjowania i zastosowania, w tym przypadku jest to Integrated Gradients.
Captum oferuje szerokie możliwości w dziedzinie interpretacji modeli i może być cennym narzędziem dla badaczy i praktyków zajmujących się uczeniem maszynowym.
