模型可视化代码示例（model_visualization.py）

这是一个用于机器学习模型可视化的Python脚本，主要功能包括：

• 显示神经网络结构图
• 绘制训练过程中的损失曲线
• 可视化特征重要性分析
• 生成模型参数热力图

核心代码结构

import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import model_from_json
import torch
import seaborn as sns

# 加载模型
def load_model(path):
    with open(path, 'r') as json_file:
        model_json = json_file.read()
    model = model_from_json(model_json)
    model.load_weights("model_weights.h5")
    return model

# 可视化函数
def visualize_model(model):
    # 绘制模型结构图
    plt.figure(figsize=(20,15))
    sns.set(style="whitegrid")
    # 添加模型结构图图片
    <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/模型结构图/" alt="模型结构图"/></center>
    # 绘制训练曲线
    plt.plot(history.history['loss'], label='train_loss')
    plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss')
    # 添加训练曲线图图片
    <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/训练曲线图/" alt="训练曲线图"/></center>

扩展阅读

想要深入了解模型可视化技术，可以访问我们的模型教程页面查看更多实践案例。