(Python PyTorch源码)Self-Attention 可视化项目.zip
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简介：
本项目为Python PyTorch实现的Self-Attention机制可视化工具包，通过直观图像帮助理解Transformer模型中的注意力分布。
# 基于Python和PyTorch框架的Selfattention可视化项目
## 项目简介
本项目旨在通过实现GradCAM（Gradient-weighted Class Activation Maps）方法，对应用了Self-Attention机制的网络模型进行可视化，以解释模型在做出决策时关注的图像区域。通过可视化的结果，用户能够更直观地理解模型的决策过程。
## 项目的主要特性和功能
1. 实现GradCAM方法，计算梯度加权激活映射，并将模型关注的图像区域以热图形式展示出来。
2. 支持多种网络模型，主要针对应用了Self-Attention机制的网络进行可视化。
3. 可视化结果展示：将计算得到的热图叠加在原始图像上，直观地显示模型关注的具体区域。
4. 灵活配置功能包括更换目标类别、调整可视化参数等操作。
## 安装使用步骤
1. 准备环境确保已安装Python和PyTorch环境。
2. 下载源码下载项目源代码文件，并解压放置在同一文件夹内。
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