Captum · Model Interpretability for PyTorch
Interpretar modelos em PyTorch
Pontuação
60
Avaliação do Usuário
3.0
Suporte Gratuito/Teste
Suportado
Preço Inicial
--
Última Atualização
ago 14, 2026
Visão geral
O que é Captum · Model Interpretability for PyTorch?
Captum é uma biblioteca PyTorch para interpretabilidade de modelos. Ele fornece ferramentas e técnicas para compreender e atribuir as previsões dos modelos PyTorch em várias modalidades, incluindo visão e texto. Captum suporta a maioria dos modelos PyTorch e permite fácil implementação e benchmarking de novos algoritmos de interpretabilidade.
Para que serve o Captum · Model Interpretability for PyTorch?
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Grupos de Usuários
Principais Recursos
- Suporte à interpretabilidade multimodal
- Construído em PyTorch
- Extensível e de código aberto
Como usar Captum · Model Interpretability for PyTorch?
Instale o Captum via conda ou pip. Importe bibliotecas necessárias como numpy, torch e IntegratedGradients de 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 linha de base para obter atribuições e delta de convergência.
Ferramentas Alternativas
Nenhuma ferramenta alternativa encontrada
Prós & Contras
Sem Dados
Casos de Uso
- Compreendendo a importância dos recursos em modelos de classificação de imagens
- Analisando a influência das palavras em modelos de classificação de textos
Preços do Captum · Model Interpretability for PyTorch
Plano GratuitoPlano de Assinatura
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