利用Captum库实现模型可解释性：基于CIFAR数据集的实践

在人工智能领域，模型的可解释性至关重要。了解模型如何做出决策，有助于我们更好地信任和应用这些模型。本文将介绍如何使用Captum库中的模型可解释性算法，在一个简单的模型和CIFAR数据集的测试样本上进行实践。

前期准备

PyTorch的一些库，如Torchvision和Torchtext，支持处理计算机视觉和自然语言等特殊类型的数据。torchvision.datasets模块展示了如何使用内置类加载数据，通过其各种子类，我们可以从知名数据集中加载图像数据。在开始本教程之前，需要安装torchvision和captum库。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
import torch
import torchvision