欢迎使用神经网络层可视化服务！通过本工具，您可以直观地观察深度学习模型中各层的特征分布与数据流动。以下是核心功能概览：
🧠 主要功能
- 可视化结构：支持CNN、RNN、Transformer等主流网络架构的分层展示
- 激活图分析：实时渲染各层激活值热力图（示例：
- 权重矩阵：以矩阵形式展示卷积核权重（示例：
- 数据流追踪：动态展示输入-输出数据传递路径（示例：
📊 应用场景
- 模型调试与优化
- 教学演示（推荐路径：/ai_tutorial）
- 特征重要性分析
- 网络架构设计验证
🔍 技术原理
- 使用PyTorch/TensorFlow hooks捕获中间输出
- 通过Grad-CAM等算法生成可视化热图
- 支持多种图像格式输出（PNG/JPG/WEBP）
- 自动识别模型类型并适配可视化方案
需要进一步了解可视化技术实现细节？可访问：/nn_framework_comparison 比较不同框架的可视化方案