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价好的工具！
1.深度学习网络结构画图工具
地址：https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/
地址：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。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
其实还有很多可视化工具，但是今天我要说的是，训练过程的可视化，与TF的可视化类似，但是这个操作更加简便！
这个工具到底把 训练过程展示的多么详细？简单来说，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。
通过整个过程相比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，那个过程相比比这个更加详细。✄------------------------------------------------如果想加入我们“计算机视觉研究院”，请扫二维码加入我们。我们会按照你的需求将你拉入对应的学习群！计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究
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