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TorchLRP: PyTorch 1.6中分层明智相关性传播(LRP)的实现

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简介：
TorchLRP是基于PyTorch 1.6开发的一个库，实现了分层明智的相关性传播（Layer-wise Relevance Propagation, LRP）算法，用于深度神经网络的解释与分析。 PyTorch LRP的实现包括对线性层和卷积层的一些局部相关性传播（LRP）规则的支持。这些模块装饰了`torch.nn.Sequential`, `torch.nn.Linear` 和 `torch.nn.Conv2d`，以便能够使用autograd算法来计算解释信息。 安装需求可以通过执行命令创建一个名为torchlrp的conda环境： ``` conda env create -f requirements.yml ``` 为了能够导入 lrps，请确保路径中包含TorchLRP目录。代码可以按如下方式使用： ```python import torch import lrp model = Sequential(lrp.Conv2d(1, 32, 3, 1, 1), torch.nn) ```

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