可视化深度学习模型的方法/工具

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介绍

可以使用 TensorBoard 来可视化深度学习模型。TensorBoard 是 TensorFlow 中的一个可视化工具,可以帮助您在训练期间和训练后可视化模型的训练曲线、模型结构、激活值和权值分布等信息。可以使用 TensorBoard 的命令行工具或在 Jupyter 笔记本中使用 TensorBoard magic 命令来启动 TensorBoard。此外,还可以使用 Keras 内置的 TensorBoard 回调函数将 TensorBoard 数据写入模型的训练过程中。

另外还有许多其他可视化深度学习模型的工具,例如:

matplotlib:Python 中最常用的可视化库,可以用来绘制模型的训练曲线和其他可视化信息。

plotly:一个功能强大的可视化库,可以用于绘制复杂的交互式图表。

seaborn:一个基于 matplotlib 的可视化库,可以用来绘制美观的统计图表。

Bokeh:一个用于创建交互式可视化图表的库,适用于在网页中展示可视化内容。

常见的工具有如下几种,这里列举一下:

TensorBoard
Neural Network Playground
D3.js
Bokeh
Matplotlib
Seaborn
Plotly
Altair
ggplot
Highcharts
Tableau
Power BI
Google Charts
Flourish
Chart.js
Leaflet
Mapbox
Deck.gl
Vis.js
Three.js

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