深度学习可视化大全（附github源码）


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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。

下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2：Python视觉实战项目52讲

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下载3：OpenCV实战项目20讲

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