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重磅干货,第一时间送达![](http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/ow6przZuPIENb0m5iawutIf90N2Ub3dcPuP2KXHJvaR1Fv2FnicTuOy3KcHuIEJbd9lUyOibeXqW8tEhoJGL98qOw/640?wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
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!https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/![](http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/hN1l83J6PhibjmKeOYUVcO4Fomu20G0CDn0b1O4ZJkUv6LocDgqqrW32iaFPXAHEmGKTUs3z5bHz8ibnAiaricw8zWQ/640?wx_fmt=png)
http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
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。https://github.com/PaddlePaddle/VisualDLhttps://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet![](http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/hN1l83J6PhibjmKeOYUVcO4Fomu20G0CDyskmJsBDnKmEmTXbibSic97fkxgOJD08NNJSPJ57jtZvVriaKbQGG3VOw/640?wx_fmt=png)
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。
![](http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_gif/hN1l83J6PhibjmKeOYUVcO4Fomu20G0CDsnicJ53KibCq4L1BHyMxVtWj22So3dvsDibCUiaricBTL42dTudvcCic5Few/640?wx_fmt=gif)
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。在「小白学视觉」公众号后台回复:Python视觉实战项目,即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。在「小白学视觉」公众号后台回复:OpenCV实战项目20讲,
即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目,实现OpenCV学习进阶。交流群
欢迎加入公众号读者群一起和同行交流,目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群(以后会逐渐细分),请扫描下面微信号加群,备注:”昵称+学校/公司+研究方向“,例如:”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注,否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告,否则会请出群,谢谢理解~
![](http://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_jpg/4AqSEnNUeric5L4iaE0Ev62IMvcQhyKHgGtrLkTO4pa7aMsoWkoT5wOkrHDiaNfPK1tTfTKLpxC8fyVxnjwjV3AuA/640?wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1&random=0.23600528518335206&random=0.7536859237629767&random=0.8531908591825383&random=0.4806503559435422&random=0.6129608204402515&random=0.8200900513725702&random=0.03307512416643643&random=0.6886017910001143&random=0.7395588037951473&random=0.6352837921902186&random=0.30347866949269453&random=0.7038012468080515&random=0.8284857819643325&random=0.9749264331008225&random=0.8250331877047652&random=0.11700576547150043&random=0.9975773186161709&random=0.4379201216736548&random=0.4195828464834974&random=0.5340342947166905&random=0.6876807338631687&random=0.3939837984539263&random=0.3019324750763477&random=0.27349620953709985&random=0.6411853932393252&random=0.5529938696288133&random=0.6605551596662009&random=0.5885758351314165&random=0.4827946502272662&random=0.6150317866736881&random=0.5353939627000315&random=0.06823854245939232&random=0.22599635624892134&random=0.3499311427827825&random=0.22063153819233294&random=0.9951194897438997&random=0.1338193031411008&random=0.44384832775905214)
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