深度学习可视化教程

深度学习可视化是理解模型内部运作和优化模型性能的重要工具。以下是一些基础教程，帮助你入门深度学习可视化。

可视化工具

• TensorBoard: TensorFlow官方提供的可视化工具，可以直观地查看模型结构、损失函数、准确率等。
• Matplotlib: Python中常用的绘图库，可以绘制各种图表。

教程列表

1. TensorBoard基础教程：点击查看
2. Matplotlib入门指南：点击查看

实例分析

以下是一个简单的例子，展示如何使用TensorBoard可视化模型结构。

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 使用TensorBoard可视化模型结构
log_dir = "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, callbacks=[tensorboard_callback])

TensorBoard可视化示例