深度学习可视化是理解模型行为与数据特征的关键工具，通过图像化手段可直观展示神经网络结构、激活状态及训练过程。以下是常用方法与工具：
常用可视化工具 🛠️
TensorBoard 🧠
用于记录训练日志并可视化损失函数、准确率等指标，支持直方图、图像、音频等数据类型Matplotlib 📈
基础绘图库，适合绘制训练曲线、特征分布等PyTorch Visualization Tools 📦
包括Grad-CAM、TorchVision等，用于特征热力图与模型结构图生成
实践示例 📊
神经网络结构图
使用torchinfo库生成模型参数统计，或通过pydot导出计算图特征可视化
通过反卷积或梯度加权方法可视化卷积层提取的特征训练过程监控
实时可视化损失函数变化，可使用wandb或自定义仪表盘
扩展阅读 📚
如需深入了解模型调优技巧，可参考：/community/tech-docs/machine-learning-tutorials/deep-learning/optimization