PyTorch提供了幾種方法來增加模型的可解釋性，以下是一些常用的方法：
特征重要性分析：可以使用工具如SHAP（SHapley Additive exPlanations）或LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）來分析模型中每個特征對預測結果的貢獻程度。
可視化中間層輸出：通過在模型中插入Hook（鉤子）來獲取中間層的輸出，并將其可視化，以便理解模型如何對輸入進行處理。
梯度熱力圖：計算輸入對輸出的梯度，并將其可視化為熱力圖，以便了解模型是如何對輸入進行分類的。
高級可解釋性庫：PyTorch也有一些高級的可解釋性庫，如Captum，可以幫助用戶更容易地理解和解釋模型的決策過程。
需要注意的是，增加模型的可解釋性可能會帶來一定的計算開銷和性能損失，因此需要在解釋性和性能之間進行權衡。
