PyTorch 提供了强大的可视化工具，帮助开发者更直观地理解模型训练过程。以下是几个常用方法：

1. 使用 TensorBoard 监控训练

TensorBoard 是 PyTorch 生态中不可或缺的工具，支持实时监控损失曲线、准确率、权重分布等。
• 安装：pip install torch torchvision torchaudio
• 示例代码： 

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter()
writer.add_scalar("Loss/train", loss, global_step)
writer.close()

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2. 可视化神经网络结构

通过 torchviz 库可以将模型结构转化为图形： 

from torchviz import make_dot
make_dot(model(input), params=dict(model.named_parameters()))
神经网络结构图

3. 数据可视化技巧

利用 Matplotlib 或 Seaborn 绘制训练数据、特征分布等： 

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(train_losses)
plt.title("训练损失变化")
plt.show()

📌 提示：使用 matplotlib 时注意设置 backend 以兼容不同环境

4. 模型推理过程可视化

通过 Grad-CAM 等技术可视化卷积网络关注区域： 

from gradcam import GradCAM
gradcam = GradCAM(model, target_layer)
heatmap = gradcam.generate(input_tensor)
数据可视化示例

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