Torch中的模型解釋技術包括：
梯度計算：通過計算模型輸出對輸入的梯度，可以得到每個輸入對模型輸出的影響程度。
Saliency Maps：根據梯度計算得到的結果，可以生成Saliency Maps，顯示哪些部分的輸入對模型輸出的影響最大。
Integrated Gradients：這種方法通過在輸入和基準輸入之間插值并計算梯度來測量每個輸入特征對模型輸出的貢獻。
LIME：通過生成一系列輸入的擾動并觀察模型輸出的變化，可以估計模型對于每個輸入特征的敏感度。
SHAP：這種方法通過對每個輸入特征的排列組合進行加權平均，可以得到每個輸入特征對模型輸出的貢獻。
這些模型解釋技術可以幫助我們理解模型是如何作出預測的，從而提高模型的可解釋性和可信度。
