1、介绍 最近一直在研究神经网络，实现论文，搭建模型，有时候不清楚每层设置的参数，十分头疼。偶然发现了一个可视化模型的工具Netron，在windows,mac,linux上都可以直接安装，也支持web上浏览，十分方便，这里简单记录下。Windows安装版的如下图所示。 2、使用方法 web ...

在学习深度网络框架的过程中，我们发现一个问题，就是如何输出各层网络参数，用于更好地理解，调试和优化网络？针对这个问题，TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包：TensorBoard，既可以显示网络结构，又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况。本博文分为四个部分，第一部分介绍相关 ...

pytorch可视化工具也不少，但是使用门槛比较高：配置麻烦，使用麻烦，还需要FQ，实力劝退一波。今天发现一个可视化神器----netron，与大家分享一下 这款可视化工具支持多种方式安装（exe是小白最爱），不需要在网络代码中做任何更改。 使用方法： 1.安装netron：https ...

https://github.com/lutzroeder/Netron 支持各种格式的模型 caffe模型实测效果： 右侧可以看到卷积核的具体的值． ...

tensorboard 可视化可以用一下几个步骤实现： 1.在脚本代码当中通过tensorborad()函数返回各个想要可视化的参数以及保存事件文件的目录（在对模型进行优化之后）。 2.在运行完文件之后在后端进入脚本程序所在目录，并输入 tensorboard --logs = 'logs ...

显示图像 定义滤波器，并将其可视化 # Defining four different filters, # all of which are linear combinations of the `filter_vals` defined above ...

TensorFlow 可视化中间卷积层图像方法 主要函数 参数解析 name：A name for the generated node. Will also serve as a series name in TensorBoard. tensor：A 4-D uint8 ...

在上Andrew Ng的课的时候搜集到了课程里面自带的显示NN参数的代码，但是只能显示灰度图，而且NN里的参数没有通道的概念。所以想要获得可视化CNN的参数，并且达到彩色的效果就不行了。 所以就自己写了一个，对了，是Matlab脚本哈。 function ...