深度学习可视化是理解模型内部工作原理的重要工具。以下是一些基础教程，帮助您入门深度学习可视化。
基础概念
- 什么是可视化？可视化可以帮助我们直观地理解数据结构和算法。
- 深度学习中的可视化：展示神经网络的结构、权重、激活等。
工具介绍
- TensorBoard：TensorFlow官方的可视化工具，可以展示模型的训练过程和参数。
- PyTorch TensorBoard：与TensorBoard类似，适用于PyTorch。
教程步骤
- 安装TensorBoard：
pip install tensorboard - 启动TensorBoard：
tensorboard --logdir=runs - 在代码中添加可视化代码：
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir='./logs') model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback])