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Captum (PyTorch) — model interpretability and feature attribution. Integrated Gradients, DeepLIFT, SmoothGrad, Occlusion, SHAP approximation, and Layer-wise Relevance Propagation. For vision and text models.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/mkurman/zorai --skill captumコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | captum |
| description | Captum (PyTorch) — model interpretability and feature attribution. Integrated Gradients, DeepLIFT, SmoothGrad, Occlusion, SHAP approximation, and Layer-wise Relevance Propagation. For vision and text models. |
| tags | ["captum","explainability","feature-attribution","integrated-gradients","pytorch","interpretability","zorai"] |
Captum (Comprehension in PyTorch) provides model interpretability for PyTorch models. Implements Integrated Gradients, Gradient SHAP, DeepLIFT, Occlusion, Feature Ablation, and Layer Conductance. Supports computer vision, NLP, and tabular models.
uv pip install captum
import torch
import torch.nn as nn
from captum.attr import IntegratedGradients
model = nn.Linear(10, 2)
input = torch.randn(1, 10)
baseline = torch.zeros(1, 10)
ig = IntegratedGradients(model)
attrs = ig.attribute(input, baseline, target=0)
print(f"Feature attributions: {attrs}")
from captum.attr import Occlusion
occ = Occlusion(model)
attrs = occ.attribute(input, target=0, sliding_window_shapes=(1,)) # 1D
print(attrs)
from captum.attr import visualization as viz
_ = viz.visualize_image_attr(
attrs.squeeze().numpy(),
original_image=input.squeeze().numpy(),
method="heat_map",
sign="absolute_value",
show_colorbar=True,
)