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flashtorch:PyTorch中用于神经网络的可视化工具包! 演示->
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2021-02-03
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火炬 使用PyTorch构建的Python可视化工具包,用于PyTorch中的神经网络。 神经网络通常被称为“黑匣子”。 缺乏对神经网络如何进行预测的理解,导致无法预测/有偏见的模型,对社会造成真正的伤害,并失去了对AI辅助系统的信任。 特征可视化是一个研究领域,旨在了解神经网络如何感知图像。 但是,实施这种技术通常很复杂。 FlashTorch就是为了解决这个问题而创建的! 您可以在模型上应用特征可视化技术(例如和),而只需几行代码。 它与预训练模型兼容,并与内置的其他自定义模型无缝集成。 有兴趣吗 在下面快速浏览FlashTorch的3分钟简介/演示! 要尝试吗? 前往Colab上的示例笔记本! 显着性地图: 激活最大化: 总览 安装 如果是首次安装FlashTorch,请执行以下操作: $ pip install flashtorch 或者,如果您要升级它: $ pip install flashtorch -U API指南 这些是当前可用的模块。 flashtorch.utils :一些有用的实用程序函数,用于数据处理和转换 flashtorch.u
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flashtorch:PyTorch中用于神经网络的可视化工具包! 演示-> (109个子文件)
setup.cfg 40B
.coveragerc 186B
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custom.css 3KB
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notebook.slides.html 3.37MB
MANIFEST.in 61B
pytest.ini 315B
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activation_maximization.ipynb 6.56MB
notebook.ipynb 4.26MB
notebook.ipynb 3.1MB
visualize_saliency_with_backprop.ipynb 1.86MB
image_handling.ipynb 950KB
activation_maximization_colab.ipynb 9KB
create_saliency_maps_for_torchvision_models_colab.ipynb 8KB
visualize_saliency_with_backprop_colab.ipynb 5KB
test_activmax_gradientascent.ipynb 2KB
test_saliency_backprop.ipynb 1KB
peacock.jpg 1.17MB
shih_tzu.jpg 568KB
airdale_terrier.jpg 269KB
misa_ogura_profile.jpg 231KB
misa_ogura_profile.jpg 231KB
toucan.jpg 145KB
jay.jpg 119KB
dnn.jpg 91KB
oystercatcher_01.jpg 69KB
oystercatcher.jpg 69KB
toad_lilly.jpg 46KB
dalmatian.jpg 46KB
test_image.jpg 46KB
foxgloves.jpg 42KB
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great_grey_owl.jpg 26KB
basset_hound.jpg 7KB
king_penguin.jpg 6KB
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README.md 10KB
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CONTRIBUTING.md 2KB
bug_report.md 687B
feature_request.md 613B
HACKING.md 517B
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facerec1.png 1.08MB
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penguin_roi.png 412KB
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sobel_1.png 172KB
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pixels.png 4KB
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gradient_ascent.py 13KB
backprop.py 9KB
test_backprop.py 8KB
test_gradient_ascent.py 5KB
__init__.py 5KB
test_utils.py 5KB
imagenet.py 3KB
setup.py 2KB
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简内特
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