网络可视化有哪些工具？看这里～

1. Pajek：一款可以计算网络的基本结构特征并进行网络可视化的软件，适合进行复杂网络的建模与分析 。
2. NetworkX：一个基于Python的复杂网络分析库，开源免费，功能强大，包含各种网络分析算法和可视化算法 。
3. Gephi：绘制的网络图美观，适合需要高度可视化展示的场合 。
4. igraph：开源免费且高效的网络分析工具，支持多种编程语言，兼具网络可视化功能 。
5. draw_convnet：一个Python库，用于绘制卷积神经网络的结构，帮助理解CNN的层级结构和参数 。
6. TensorBoard：由TensorFlow提供，用于可视化和监控深度学习模型训练过程，包括模型架构、损失和指标变化等 。
7. Caffe：提供了NetDraw和NetSurgery两个工具，用于可视化神经网络，NetDraw用于绘制网络架构图，NetSurgery用于修改和调整模型 。
8. Graphviz：一个开源的图形可视化工具包，可以用于可视化包括神经网络在内的各种图形结构 。
9. ConX：基于Python的深度学习框架，提供可视化工具帮助理解模型结构、参数和训练过程 。
10. ENNUI：提供了多种功能，包括可视化神经网络结构、层内神经元分布、特征可视化等 。
11. Neataptic：一个JavaScript库，提供了多种神经网络类型和可视化工具，帮助理解和调试神经网络 。
12. torchsummary：用于输出PyTorch网络模型的层结构、层参数和总参数等信息，适合快速获取网络参数量和输出模型大小 。
13. graphviz + torchviz：结合使用这两个包和Graphviz软件，可以输出网络结构图，适合关注网络内部细节的用户 。
14. Jupyter Notebook + tensorwatch：在Jupyter Notebook中使用tensorwatch进行网络结构的可视化，输出直观且细节丰富 。
15. tensorboardX：功能丰富但需要版本匹配，输出的网络结构图在浏览器中查看，细节丰富但美观度一般 。
16. netron：支持Python包、软件和在线版，输出网络结构美观实用，支持在浏览器中查看和导出 。
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