深度学习可视化是一种将复杂的深度学习模型和算法转化为直观图像的技术，帮助我们更好地理解和分析模型的内部结构和运行机制。以下是一些深度学习可视化的基本概念和常用工具。
常用可视化工具
- TensorBoard: TensorFlow官方提供的可视化工具，可以展示模型的架构、训练过程和参数分布等。
- Visdom: PyTorch官方提供的可视化工具，功能类似于TensorBoard。
- Plotly: 一个开源的数据可视化库，可以用于创建交互式的图表和图形。
可视化案例
以下是一个使用TensorBoard可视化卷积神经网络（CNN）的例子：
- 模型架构：展示CNN的结构，包括卷积层、池化层和全连接层。
- 权重分布：展示模型权重的分布情况，帮助我们了解模型的敏感性和鲁棒性。
- 损失函数和准确率：展示训练过程中的损失函数和准确率变化，帮助我们调整模型参数。
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