PyTorch提供了多種方法來進行模型的解釋性分析，以下是一些常用的方法：
特征重要性分析：可以使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）庫來計算特征的重要性，幫助理解模型的預測結果是如何基于輸入特征而變化的。
梯度相關性分析：可以通過計算模型輸出相對于輸入的梯度來分析模型對不同輸入的敏感度，幫助理解模型是如何做出預測的。
激活熱力圖：可以通過可視化模型中間層的激活值來理解模型是如何對輸入進行處理的，幫助理解模型的決策過程。
擾動分析：可以通過對輸入數據進行微小的擾動，觀察模型輸出的變化來理解模型是如何對不同輸入做出不同的預測的。
平均梯度分析：可以通過計算模型每個層的平均梯度來理解模型的訓練過程，幫助分析模型的收斂情況和泛化性能。
這些方法可以結合使用，幫助用戶更好地理解和解釋PyTorch模型的預測結果。
