Captum
Biblioteca PyTorch para la interpretabilidad de modelos a través de modalidades.
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Captum es una biblioteca de PyTorch para interpretabilidad de modelos. Proporciona herramientas y técnicas para entender y atribuir las predicciones de modelos PyTorch en varias modalidades, incluyendo visión y texto. Captum soporta la mayoría de los modelos PyTorch y permite una fácil implementación y evaluación de nuevos algoritmos de interpretabilidad.
Instala Captum vía conda o pip. Importa las bibliotecas necesarias como numpy, torch e IntegratedGradients desde captum.attr. Define y prepara tu modelo PyTorch. Instancia un algoritmo de interpretabilidad (por ejemplo, IntegratedGradients). Aplica el algoritmo a tus datos de entrada y línea base para obtener atribuciones y delta de convergencia.
Elige esto si necesitas una herramienta poderosa para interpretar y entender mejor tus modelos de IA. Es ideal para desarrolladores que quieren obtener ideas claras sobre sus sistemas.
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