Captum : L'Interprétabilité des Modèles PyTorch
Captum est une bibliothèque puissante pour l'interprétabilité des modèles PyTorch. Il offre des fonctionnalités impressionnantes.
Vue d'ensemble : Captum prend en charge l'interprétabilité des modèles sur plusieurs modalités, telles que la vision, le texte, et bien plus encore.
Fonctionnalités principales :
- Multi-Modal : Permet l'interprétabilité des modèles sur différentes modalités.
- Basé sur PyTorch : Soutient la plupart des types de modèles PyTorch et peut être utilisé avec des modifications minimales au réseau neuronal d'origine.
- Extensible : Est une bibliothèque open source et générique pour la recherche en interprétabilité, permettant de mettre en œuvre et de comparer facilement de nouveaux algorithmes.
Utilisation de base :
- Installation via conda (recommandé) :
conda install captum -c pytorchou via pip :pip install captum. - Création et préparation du modèle.
- Sélection d'un algorithme, par exemple Integrated Gradients, pour l'instancier et l'appliquer.
En somme, Captum est un outil précieux pour comprendre et interpréter les modèles PyTorch.
