TensorFlow Keras 可视化指南 🖼️

Keras 提供了丰富的可视化工具，帮助开发者更直观地理解模型结构、训练过程和预测结果。以下是常用方法：

1. 模型结构可视化

使用 plot_model 函数可生成模型架构图： 

from keras.utils import plot_model
plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)

🖼️

Keras_模型可视化

👉 点击查看模型结构示例

2. 训练过程可视化

  • TensorBoard：通过 TensorBoard 可视化损失函数和指标
    📊
    TensorBoard_训练曲线
  • 回调函数：使用 Callback 实时监控训练状态
    🔄
    Callback_可视化

3. 层参数可视化

  • 通过 model.summary() 查看层参数概览
    📋
    层参数_概览
  • 使用 keras.utils.vis_utils 工具可视化权重分布
    📈
    权重分布_可视化

4. 模型预测可视化

  • 用 model.predict() 生成预测结果并绘图
    🧠
    预测结果_示例
  • 结合 Matplotlib 可视化输入输出关系
    📈
    输入输出_可视化

如需深入了解 Keras 的可视化功能，可参考 Keras 官方文档 获取更多示例代码。