深度学习模型的训练与调试离不开可视化工具，它们能直观展示数据分布、训练过程及模型性能。以下是几款主流工具的简介：
1. TensorBoard 🧠
由Google开发，支持实时监控训练指标（如损失、准确率）和可视化计算图。
- 功能：Scalars、Graphs、Histograms、Images
- 优点：开源免费，与TensorFlow无缝集成
- 使用场景：调试神经网络结构，分析模型收敛性
2. PyTorch Visualization 🐍
PyTorch内置的可视化模块，结合torch.utils.tensorboard实现类似TensorBoard的功能。
- 功能：自动记录训练日志，支持图像与模型结构可视化
- 优点：灵活性高，适合研究型开发
- 使用场景：快速原型设计与实验记录
3. Keras + TensorBoard 📈
Keras通过TensorBoardCallback简化日志记录，适合初学者。
- 功能：自动集成TensorBoard，支持模型训练可视化
- 优点：API简洁，适合快速上手
- 使用场景：教学演示、小型项目调试
4. DAGGER 📌
专为深度学习实验设计的可视化工具，支持多模型对比。
- 功能：实验管理、参数追踪、结果可视化
- 优点：一键生成报告，支持跨平台部署
- 使用场景：复杂实验的全生命周期管理
如需了解更多工具对比，可访问 /ai-column/深度学习工具对比。