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/
2. caffe可视化工具
http://ethereon.github.io/netscope/#/editorVisual 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
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。
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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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