三种实现模型可视化的方式(print, torchinfo, tensorboard)

最新推荐文章于 2025-07-28 00:06:54 发布
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#python #开发语言 #图像处理 #深度学习

本文介绍了三种用于模型可视化的工具，从基础的print输出，到Torchinfo提供的详细模型结构和参数信息，再到Tensorboard的动态图形展示，特别是通过Tensorboard展示AlexNet模型的示例，提供了丰富的视觉化选项。

记录一下自己使用的三种模型可视化的方式，从简单到难

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最简单的是print，就不用多说了。

Torchinfo

from torchinfo import summary
import torch
model = (...)
summary(model, (1,3,128,128
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PyTorch学习笔记（七）：PyTorch可视化
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【DAY35】模型可视化与推理
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模型可视化_20210208
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PyTorch模型可视化（内含代码）
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绘制神经网络的结构图，包括各层的连接和参数，有助于理解模型的整体架构。代码如下，但是其实较为麻烦的事torchviz的安装。
可视化建模
07-03 113
可视化建模 中科永联高级技术培训中心（www.itisedu.com） 　　可视化建模（VISUAL MODELING）是利用围绕现实想法组织模型的一种思考问题的方法。模型对于了解问题、与项目相关的每个人（客户、行业专家、分析师、设计者等）沟通、模仿企业流程、准备文档、设计程序和数据库来说都是有用的。建模促进了对需求的更好的理解、更清晰的设计、更加容易维护的系统。 可视化建模就...
PyTorch模型与训练过程可视化：从结构拆解到实验追踪
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数据，模型，可视化在pytorch主要实现
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深度学习模型的可视化1一、可视化特征层二、使用步骤1.引入库2.加入在特征层之后三.CAM通道注意力热图1.相关知识2.实际操作3.效果图 一、可视化特征层 我是直接加在网络中的代码段，对特征层直接取出来，进行可视化。 二、使用步骤 1.引入库 基本上是这几个库： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 2.加入在特征层之后 代码如下： #取出当前的feat res = [] feature_map
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可视化展示——模型融合
lw03060402的博客
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模型融合模型融合界面的调整出现的错误代码： 模型融合 1.将队友写好的模型代码放入django文件夹中：（如下），并在view文件中进行调用 界面的调整 1.可选择只输入年份/会议来获得详情和分析结果： 详情（展示的是满足条件的论文名，一行一个）： 分析：（这里由于模型还有一点问题，训练速度慢，所以暂时用一些数据代替） 2.同理完善下面的选项： 出现的错误 1.路径不对：（需要将队友的所有文件的路径进行修改使之满足django运行） 修改如下：（举例） 2.运行速度慢，很久都不能显示结果，经过
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