Captum使用教程

确认本地已安装PyTorch框架，通过pip命令直接安装Captum库，完成环境依赖配置，确保项目环境可正常调用库函数。

加载本地已经训练完成的PyTorch模型，将模型设置为评估模式，关闭dropout等训练特有的网络层操作，保证结果稳定。

准备待分析的输入样本数据，根据数据类型调整数据格式，确保数据维度与模型输入要求保持一致，避免维度错误问题。

根据分析需求选择对应的归因算法，初始化算法实例并传入模型，调用attribute方法输入待分析样本，计算得到特征归因结果。

将计算得到的归因结果传入可视化函数，调整参数生成可视化图表，对结果进行分析，提取对模型预测有影响的核心特征。