欢迎来到 TensorFlow 可视化学习专题！通过可视化技术，您可以更直观地理解模型训练过程与结构。以下是常用方法与工具：

1. 📊 使用 TensorBoard 监控训练

TensorBoard 是 TensorFlow 的官方可视化工具，支持以下功能：

  • ✅ 实时跟踪损失函数与准确率
  • ✅ 查看计算图（Computation Graph）
  • ✅ 可视化嵌入向量（Embedding Visualization）

操作步骤：

  1. 添加 tf.summary.create_file_writer() 用于记录数据
  2. 使用 tf.summary.scalar() 或 tf.summary.image() 存储指标
  3. 运行 tensorboard --logdir=path/to/logs 启动服务
  4. 浏览 http://localhost:6006 查看可视化结果

TensorBoard_监控界面

2. 🧠 神经网络结构可视化

通过 tf.keras.utils.plot_model 或 netron 工具，可生成模型架构图： 

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

📌 扩展阅读：模型架构可视化详解

神经网络_结构图

3. 🖼️ 图像/数据可视化

  • 使用 matplotlib 或 seaborn 绘制训练数据分布
  • 通过 tf.image 模块处理并显示图像
  • 结合 tf.summary.image() 记录训练过程中的图像输出

4. 🧪 模型解释性工具

  • Grad-CAM：可视化卷积网络关注区域
  • SHAP：解释模型预测结果
  • LIME：局部可解释性分析

📌 注意：可视化时请确保数据隐私安全，避免敏感信息泄露！

模型解释_Grad-CAM示例

如需更多实战案例，可访问 TensorFlow 可视化示例库 深入学习 😊