深度学习模型的训练与调试离不开可视化工具，以下是一些常用工具及其应用场景：
📊 1. TensorBoard
- 功能：由TensorFlow开发，支持实时监控训练过程、可视化损失函数、准确率及张量计算图
- 使用场景：适合需要分析模型收敛性、调试超参数的场景
- 示例：通过
--logdir参数指定日志目录，实时查看训练曲线
🧠 2. Keras Visualizer
- 功能：基于Keras的模型结构可视化工具，可生成模型拓扑图
- 使用场景：适合快速理解网络架构设计
- 示例：使用
plot_model函数导出为SVG或PNG格式
📈 3. PyTorch TensorBoard
- 功能：PyTorch与TensorBoard集成，支持动态可视化训练过程
- 使用场景：适合需要结合PyTorch框架进行调试的用户
- 示例：通过
torch.utils.tensorboard模块记录训练指标
📌 4. Grad-CAM 可视化
- 功能：通过反向传播分析卷积网络关注区域，适用于图像分类模型
- 使用场景：适合需要解释模型决策依据的场景
- 示例：使用
grad-cam库生成热力图
如需了解更多可视化工具的使用技巧，可访问 深度学习工具专区 获取完整教程。欢迎补充其他工具推荐！