PyTorch实战（39）——使用Captum解释深度学习模型我们已经学习了如何使用 PyTorch 解释深度学习模型，现代机器学习提供了更高效的方法来解释模型预测行为，无需直接处理海量参数。在本节中，我们将使用 Captum 工具包——这是一个专为 PyTorch 设计的模型可解释性工具库，仅需少量代码即可解析模型决策逻辑。通过本节学习，将掌握解构深度学习模型内部运作的关键技能。以这种方式深入了解模型有助于理解模型的预测行为逻辑。运用本节的实践经验，能够使用 Captum 解读自定义的深度学习模型。