深度学习可视化大全（附github源码）

小白学视觉 · 公众号 · 科技自媒体 · 2024-06-29 10:14

主要观点总结

本文介绍了多个能将深度学习训练过程进行可视化的工具，帮助读者更好地理解深度学习。文章首先指出深度学习训练过程一直处于黑匣子状态，然后通过介绍多个可视化工具，让读者了解如何了解深度学习在训练过程中的学习特征和兴趣点。文章还提供了多个工具的详细介绍和链接。

关键观点总结

关键观点1: 介绍深度学习训练过程可视化的重要性

文章指出深度学习训练过程一直处于黑匣子状态，通过可视化可以更好地理解深度学习在训练过程中的学习特征和兴趣点。

关键观点2: 多个深度学习可视化工具的介绍

文章介绍了多个深度学习可视化工具，包括深度学习网络结构画图工具、caffe可视化工具、深度学习可视化工具Visual DL、结构可视化工具PlotNeuralNet和CNN Explainer等。

关键观点3: 工具的详细信息和获取方式

文章提供了每个工具的链接和详细介绍，读者可以通过链接获取更多信息和下载相关工具。

关键观点4: 公众号资源下载和交流群信息

文章提供了公众号资源下载和交流群信息，读者可以下载相关资源和加入交流群与同行交流。

正文


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编辑：计算机视觉研究院、算法进阶

导读

本文介绍了多个能将深度学习训练过程进行可视化的工具，帮助大家更好地理解深度学习，非常实用。

深度学习训练过程一直处于黑匣子状态，有很多同学问我具体怎么解释？其实很多还是无法可解释，但是通过可视化，具体可以知道深度学习在训练过程到底学习了哪些特征？到底对该目标的哪些特征感兴趣？这些我们现在已经有很多渠道可以得知，我先给大家介绍几个比较好的工具！

1. 深度学习网络结构画图工具

地址：

https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/

2. caffe可视化工具

输入：caffe配置文件输出：网络结构

地址：

http://ethereon.github.io/netscope/#/editor

3. 深度学习可视化工具Visual DL

Visual DL是百度开发的，基于echar和PaddlePaddle，支持PaddlePaddle，PyTorch和MXNet等主流框架。 ps：这个是我最喜欢的，毕竟echar的渲染能力不错哈哈哈，可惜不支持caffe和tensorflow。

地址：

https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL

4. 结构可视化工具PlotNeuralNet

萨尔大学计算机科学专业的一个学生开发。

地址：

https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

5. CNN Explainer

地址：

https://poloclub.github.io/cnn-explainer/

项目作者已经给你做好了一个可以交互的界面，你只需要打开浏览器加载出这个界面就可以了。 CNN Explainer 使用 TensorFlow.js 加载预训练模型进行可视化效果，交互方面则使用 Svelte 作为框架并使用 D3.js 进行可视化。 最终的成品即使对于完全不懂的新手来说，也没有使用门槛。下面我们来看一下具体的效果。

通过整个过程，想必大家对过程有详细了解，如果你技术好的，你可以通过深度学习平台直接可视化训练过程，那个过程想必比这个更加详细。

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