🧠26 款神经网络模型可视化工具汇总
📌一、代码生成类工具\n🌟特点：通过代码自动生成网络结构图，适合开发者快速可视化模型架构\n \nNet2Vis：\n从 Keras 代码自动生成卷积神经网络抽象视图，支持输入形状、卷积核尺寸可视化\n \nVisualkeras：\nPython 包，支持 Keras/TensorFlow 模型的分层样式或图形样式展示\n \ndraw_convnet：\n开源 Python 脚本，专为卷积网络设计，清晰标注卷积层、池化层参数\n \n📌二、学术论文专用工具\n🌟特点：支持 LaTeX 或高精度矢量图生成，满足学术出版需求\n \nPlotNeuralNet：\n基于 LaTeX 生成专业级网络图，GitHub 星标 8.2k+，支持复杂结构（如 ResNet）\n \nNN-SVG：\n网页工具，提供 FCNN、AlexNet、LeNet 三种预设模板，可自定义层数及连接方式\n \nTex：\n使用 LaTeX 的 tikz 库绘制，灵活性高，适合与论文排版无缝衔接\n \n📌三、框架集成工具\n🌟特点：与主流深度学习框架深度集成，支持训练过程监控\n \nTensorBoard：\nTensorFlow 官方工具，Graphs 面板展示计算图，Scalars 面板跟踪指标变化\n支持模型训练实时监控，需添加回调函数记录日志\n \nCaffe：\n内置 draw.py 脚本解析 protobuf 协议文件生成结构图\n \nKeras Visualization：\n调用 keras.utils.plot_model 自动生成基于 Graphviz 的架构图\n \n📌四、交互式可视化工具\n🌟特点：动态交互或 3D 展示，直观理解网络行为\n \nTensorSpace：\n3D 可视化框架，支持加载 TensorFlow/Keras 模型，展示各层激活过程\n \nNeataptic：\n网页端动态调整网络结构，支持神经进化算法可视化\n \ncnn-explainer：\n浏览器端交互式 CNN 解析工具，逐层演示卷积、池化操作\n \n📌五、通用绘图工具\n🌟特点：跨平台、多场景适用\n \nGraphviz：\n开源图可视化软件，通过 DOT 语言描述结构，生成矢量图\n \nNetron：\n支持 20 + 模型格式（ONNX、TensorFlow 等），一键解析模型文件生成结构图\n \nMatlab：\n内置神经网络工具箱，view (net) 函数直接生成拓扑图\n \n#人工智能 #深度学习 #算法 #神经网络 #AI #神经网络可视化 #卷积神经网络 #模型可视化