Captum是为PyTorch设计的模型解释性和理解库。在拉丁语中，“Captum”意味着理解。这个库为PyTorch模型提供了通用的实现方法，包括集成渐变、显著性图、smoothgrad、vargrad等。它可以快速集成使用像torchvision、torchtext等特定领域的库构建的模型。目前，Captum仍处于测试阶段，并在积极开发中。

随着模型复杂性的增加以及透明度的缺失，模型解释性方法变得越来越重要。模型理解已经成为研究的活跃领域，并在各个使用机器学习的行业中获得了实际应用的关注。Captum提供了最先进的算法，包括集成渐变，以使研究者和开发者更容易理解哪些特征对模型的输出起了作用。

对于模型开发者来说，Captum可以帮助他们通过识别不同的特征来改进和排查模型，从而设计出更好的模型，并排查意外的模型输出。

Captum还帮助机器学习研究者更轻松地实现可以与PyTorch模型互动的解释性算法。此外，研究者还可以使用Captum快速地将他们的工作与库中的其他现有算法进行对比。

属性算法概述

目标受众

Captum的主要受众是希望改进他们的模型并了解哪些特征重要的模型开发者，以及专注于识别能够更好解释许多模型类型的算法的解释性研究者。

应用工程师也可以使用Captum。他们在生产中使用经过训练的模型时，Captum能提供更容易的排错方式，并有可能为最终用户提供更好的解释，例如为什么他们会看到某个特定的内容，如电影推荐。

总体而言，Captum为PyTorch提供了一个强大的工具，不仅对模型进行深入的解释和理解，还可以为模型开发者和研究人员提供有关模型工作原理的洞察，从而促进更好的模型设计和应用。