20210204

https://ezyang.github.io/convolution-visualizer/index.html
卷積動態可視化

今天小編要給大家推薦的這個可視化工具VisualDL可老厲害了！
它迅速瘋傳全網，Star超過3.5k！！！
相比其他可視化工具，它不僅擁有神仙顏值，還針對AI領域深度學習算法做了極用心的設計。可以幫開發者更高效的調參，從此告別熬夜禿頭。
它的價值已經不能用金錢來評估，小編可是徹底雞🐔動了！
話不多說，直接上圖：


這樣精心大制作的項目還是完全開源的，同時適配各種主流深度學習框架（PaddlePaddle、TensorFlow、Pytorch、ONNX等等），小編吐血呼吁大家點Star支持一下~

點擊文末"閱讀原文"或以下鏈接立即Star：

https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL

在深入介紹這個可視化神器之前，小編不得不介紹下這個項目設計的初衷：

AI界的明星選手–深度學習，可算是家喻戶曉，它可以說是解鎖人臉識別、智能機器人、自動駕駛等Killer應用的核心關鍵！但深度學習雖然香，它超“深”網絡層級結構和龐雜的超參也確實難以讓人直觀的理解，學習及開發過程痛苦而艱難。

而VisualDL可以幫助開發者直觀的理解模型結構及訓練全過程，從此告別「佛系煉丹」，迅速變身深度學習算法專家！

VisualDL的具體功能如下：

標量（Scalar）

實時觀察訓練指標變化趨勢

用戶可根據需求快速繪制loss、acc、learning rate等重要訓練參數，通過參數變化情況，判斷模型訓練是否正常，并針對性地調整參數。

多組超參實驗對比
該功能可將多組實驗指標曲線在一張圖進行呈現，從而讓用戶對比每一細節。
其還可用以展示曲線極值，并將不斷波動的中間數據進行平滑處理，突出顯示變化的趨勢。
同時，用戶可下載保存繪制圖像，以供后續分析查看。

模型結構（Graph）
一鍵拖拽上傳模型文件即可實現模型結構可視化呈現
支持Paddle、ONNX、Caffe等主流模型結構，極其通用便捷！

清晰的節點信息及數據流向

幫助用戶深入理解網絡結構及工作機制。

樣本分析（Sample）

直接查看圖像樣本，并可視化“數據預處理”/“數據增強策略”的效果

可視化網絡結構中各節點輸出的特征

監控網絡計算過程特征提取情況，并直觀地解析網絡工作原理

圖像-特征圖：

語音/文本：


直方圖（Histogram）

監測每層網絡參數異常情況

PR曲線/ ROC曲線

展示不同閾值下的模型關鍵指標，秒選最佳閾值

高維數據降維展示（High Dimensional）

多種降維算法抽絲剝繭高維數據間的關系

圖表保存服務（VisualDL Service）：

開發者的多輪實驗、多個模型的可視化結果可以通過一行命令完整保存，生成永久有效的鏈接，方便長期分析，或貼入論文、博客、論壇與大家分享討論！

這個神器真的非常貼心、非常有用，絕對的良心之作！！！

后續，VisualDL還會針對具體的圖表現象提供進一步的解釋分析，真正融合調參經驗到產品中去。

想要獲得VisualDL官方的技術支持及更多產品詳情，請掃描下方微信二維碼入群。

GitHub項目地址：

https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL

Gitee項目地址：

https://gitee.com/PaddlePaddle/VisualDL

VisualDL官網：

https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/visualdl

總結

以上是生活随笔為你收集整理的模型可视化_20210208的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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