在ML&DL的学习中，清晰的网络结构图能帮助我们更好的了解网络，下面介绍一些常用的可视化工具，鼓励大家在学习中自己动手重画网络结构，增加记忆和理解。

我们常见的Matplotlib、Seaborn、Tableau、Plotly、Echarts、Bokeh均是常见的一些可视化工具，后续我们将在其他篇章介绍这些工具的使用。本文主要介绍

Tensorboard

Tensorboard主要提供了如下功能：

• 跟踪和可视化损失及准确率等指标
• 可视化模型图（操作和层）
• 查看权重、偏差或其他张量随时间变化的直方图
• 将嵌入投射到较低的维度空间
• 显示图片、文字和音频数据
• 剖析 TensorFlow 程序

链接：https://tensorflow.google.cn/tensorboard?hl=zh-cn

Gephi

Gephi：是一个用于复杂网络分析和可视化的开源软件。它可以绘制图形、图表和网络图，可用于可视化机器学习中的图结构或社交网络分析等任务，下面是Gephi的一些成图。

D3.js

D3.js：这是一个基于JavaScript的数据驱动文档绘图库，用于创建交互式和动态的可视化效果。它提供了丰富的可视化选项，适用于创建高度定制化的图表和数据可视化。下面是一些示例图：

网址：https://d3js.org/

ggplot2

ggplot2：是R语言中的一个强大的数据可视化包，基于"Grammar of Graphics"理论，可以创建精美且高度可定制的图表。它具有直观的语法，使得绘图变得简单而灵活。下面是示例图展示：

网址：https://ggplot2.tidyverse.org/

PlotNeuralNet

PlotNeuralNet是一个Python库，用于绘制神经网络的结构图。它提供了简单的API，使用户能够通过几行代码创建漂亮且易于理解的神经网络图。

PlotNeuralNet的设计目标是简化神经网络结构的可视化过程。使用该库，可以指定每个层的类型、输入输出的尺寸以及网络中连接的方式。然后，库会自动根据这些信息生成相应的神经网络图。该图包括各层之间的连接线、节点、激活函数等，并且可以自定义样式和布局，以满足个人需求。

PlotNeuralNet可以用于在学术研究、教学和实际应用中可视化各种类型的神经网络，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、递归神经网络(RNN)等。

可以通过访问PlotNeuralNet的GitHub仓库获取更多关于该库的详细信息，包括使用示例、示例代码和文档：https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

下面是一些成型的网络示例：

Graphviz

Graphviz是一个开源的绘图工具包，可以用于绘制各种图形，包括神经网络结构图。它提供了多种布局算法和自定义选项，可用于创建简单而有效的网络图。可以使用Graphviz的Python接口pygraphviz或pydotplus来与Python代码集成。官方网站：https://graphviz.org/

下面是一些它的示例图：

Netron

Netron是一个跨平台的神经网络模型可视化工具，支持多种深度学习框架的模型文件，如TensorFlow、PyTorch、ONNX等。它提供了直观的界面，可以显示网络结构图、层参数和张量形状等信息。您可以通过拖放模型文件或导入URL来快速查看和分析网络结构。官方网站：https://netron.app/

下面是示例图展示：

PyTorch Geometric

PyTorch Geometric是一个专为图神经网络设计的PyTorch库，它提供了可视化工具和函数，用于绘制和分析图神经网络的结构。您可以使用其内置的图形工具和可视化接口来绘制和可视化不同类型的图网络模型。官方网站：https://pytorch-geometric.readthedocs.io/

下面是一个示例：

NN-SVG

Nn-svg基于SVG（可缩放矢量图形）格式进行绘图，并使用Python的matplotlib库来生成SVG图像。这使得生成的图像可以在不同分辨率下保持清晰，而且可以轻松地与其他图像编辑工具进行进一步修改和处理。

使用Nn-svg，可以指定每个层的类型、输入输出的尺寸以及网络中连接的方式。库会根据这些信息自动生成相应的神经网络图，包括各层之间的连接线、节点和激活函数等。您还可以自定义节点和边的样式、颜色和标签，以满足个性化需求。

下面是示例图：

Neataptic

Neataptic是一个用于开发神经网络的JavaScript库，它提供了一套简洁且易于使用的API。Neataptic的目标是提供一种直观、灵活和高效的方法来构建和训练神经网络。

下面是示例图：

Quiver

Quiver提供了以下主要功能：

1. 模型可视化：Quiver可以将神经网络的结构以图形的形式展示出来，包括输入、输出、各个层的连接和参数等。这样可以帮助您更好地理解模型的架构和组成。
2. 特征图可视化：Quiver可以实时显示模型每一层的特征图。您可以通过滑动条或手动输入参数来观察不同层的激活情况，从而了解模型在不同层次上的学习和表示能力。
3. 实时预测：Quiver允许您通过给定输入数据，实时查看模型的预测结果。这对于调试模型和了解其输出行为非常有帮助。
4. 图像探索：Quiver提供了图像集合的可视化功能，可以通过绘制图片网格，批量查看和比较模型对不同图像的响应。
5. 数据增强：Quiver支持数据增强技术，可以通过对输入图像进行平移、旋转、缩放等操作，观察模型对不同变换的响应和输出结果。

下面是一个示例图：

keras.js

Keras.js是一个用于在浏览器中运行Keras模型的JavaScript库。它提供了一个简单而强大的接口，使您能够将已经在Python中训练好的Keras模型加载到浏览器中，并进行实时的推断和预测。

Keras.js的主要功能和特点如下：

1. 跨平台：Keras.js可以在不同的浏览器环境中运行，包括Chrome、Firefox和Safari等。它还可以在Node.js环境中使用，从而扩展了应用场景。
2. 模型转换：Keras.js提供了一个模型转换工具，可以将已经在Python中训练好的Keras模型转换为Keras.js支持的格式。这样，您可以将模型文件轻松地导入到JavaScript项目中。
3. 高性能：Keras.js使用GPU加速技术，通过WebGL将计算任务委托给GPU进行处理，从而提高了推断和预测的性能。
4. 多种模型类型支持：Keras.js支持各种类型的Keras模型，包括序贯模型（Sequential Model）、函数式API模型（Functional API Model）和自定义模型。您可以根据实际需求选择合适的模型类型。
5. 可视化：Keras.js提供了一个可视化界面，可以在浏览器中查看和分析模型的结构，包括层的连接、参数和形状等。这对于调试模型和理解其架构非常有帮助。
6. 扩展性：Keras.js支持自定义层和损失函数，您可以根据需要扩展库的功能，并将其应用于特定的任务和模型中。

如果想开始使用Keras.js，请访问官方网站（https://github.com/transcranial/keras-js）了解详细的文档和示例代码。您可以在其中找到如何安装、加载模型以及进行实时预测的详细说明。

下面是一个示例图：

Netscope cnn analysize

Netscope是一个用于可视化和分析卷积神经网络（CNN）结构的在线工具。它提供了一个直观的界面，可以帮助您更好地理解和分析CNN模型的架构。

使用Netscope，您可以进行以下操作：

1. 导入模型：您可以通过上传Caffe或TensorFlow等框架支持的模型文件来导入您的CNN模型。Netscope会自动解析模型结构，并以图形方式展示出来。
2. 可视化网络：Netscope将您的CNN模型可视化为一张图，其中每个节点代表一个层，节点之间的连接表示数据流动路径。您可以通过缩放和移动来导航和探索模型。
3. 层详细信息：当您点击特定层时，Netscope将显示有关该层的详细信息，包括输入和输出的形状、参数数量等。这些信息可以帮助您更好地理解CNN模型的结构和组成。
4. 卷积核可视化：对于卷积层，Netscope还可以显示卷积核的可视化结果。这让您可以观察卷积层中不同过滤器的激活情况，从而更好地理解CNN在学习和特征提取方面的工作原理。
5. 导出结果：Netscope允许您将可视化结果导出为图片或JSON格式，以便于保存和共享。

您可以通过访问Netscope的网站（https://ethereon.github.io/netscope/）来开始使用它。该网站提供了一个在线的Netscope工具，您可以在其中上传您的模型文件并进行可视化和分析。请注意，Netscope目前仅支持一些特定的CNN模型文件格式，如Caffe的.prototxt和.caffemodel文件，以及TensorFlow的.pb文件。

下面是一个示例图：

Keras-sequential-ascii

Keras-Sequential-ASCII是一个用于将Keras序贯模型转换为ASCII艺术的Python库。它可以将Keras模型的结构以ASCII字符的形式呈现出来，以便更直观地理解和可视化模型的层次结构。

下面是一个示例图：

Tensorspace

TensorSpace 是一套用于构建神经网络3D可视化应用的框架。开发者可以使用类 Keras 风格的 TensorSpace API，轻松创建可视化网络、加载神经网络模型并在浏览器中基于已加载的模型进行3D可交互呈现。

通过使用 TensorSpace，可以帮助您更直观的观察并理解基于 TensorFlow、Keras 或者 TensorFlow.js 等开发的神经网络模型。

下面是示例图：

Ml visuals

ML Visuals是机器学习领域中用于探索和解释数据、模型和训练过程的可视化工具和技术。这些工具有助于我们更好地理解和解释机器学习模型的行为和性能，并从中获取洞见。

Ml visuals提供了很多基础模板，示例图如下：

可以参考：https://github.com/dair-ai/ml-visuals

draw_convnet

"draw_convnet"是一个用于绘制卷积神经网络（CNN）结构图的工具。它可以帮助研究者和开发者更好地可视化和解释CNN模型的不同层级、卷积核、池化等组件。

通过提供一个简单的API，"draw_convnet"可以自动生成CNN结构图，并使用类似于Matplotlib的方式将其绘制出来。这使得用户可以根据自己的需求自定义网络结构的样式和布局。

示例图如下：

Keras Visualization

在Keras中，有几种方法可以进行模型可视化，以便更好地理解和分析深度学习模型的结构和参数。下面介绍两种常用的Keras可视化方法：

1. 模型摘要（Model Summary）：通过使用Keras中的summary()函数，您可以获得模型的摘要信息，包括每层的名称、输出形状和总体参数数量。这对于查看模型的整体结构和确认参数设置非常有用。
2. 可视化模型结构图：Keras提供了一个plot_model函数，可用于将模型的结构可视化为图形。该函数允许您指定图形的文件名、显示层名称和连接线的样式等选项。