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          最全深度學習訓練過程可視化工具(附github源碼)

          共 1542字,需瀏覽 4分鐘

           ·

          2022-06-09 21:23







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          ??編輯丨極市平臺、機器學習實驗室

          導讀

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          本文介紹了多個能將深度學習訓練過程進行可視化的工具,幫助大家更好地理解深度學習,非常實用。


          深度學習訓練過程一直處于黑匣子狀態(tài),有很多同學問我具體怎么解釋?其實很多還是無法可解釋,但是通過可視化,具體可以知道深度學習在訓練過程到底學習了哪些特征?到底對該目標的哪些特征感興趣?這些我們現(xiàn)在已經(jīng)有很多渠道可以得知,我先給大家介紹幾個比較好的工具!




          1.深度學習網(wǎng)絡結構畫圖工具
          地址:
          https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/


          2.caffe可視化工具
          輸入:caffe配置文件 輸出:網(wǎng)絡結構
          地址:
          http://ethereon.github.io/netscope/#/editor


          3.深度學習可視化工具Visual DL
          Visual DL是百度開發(fā)的,基于echar和PaddlePaddle,支持PaddlePaddle,PyTorch和MXNet等主流框架。ps:這個是我最喜歡的,畢竟echar的渲染能力不錯哈哈哈,可惜不支持caffe和tensorflow。
          地址:
          https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL

          4.結構可視化工具PlotNeuralNet
          薩爾大學計算機科學專業(yè)的一個學生開發(fā)。
          地址:
          https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

          其實還有很多可視化工具,但是今天我要說的是,訓練過程的可視化,與TF的可視化類似,但是這個操作更加簡便!


          這個工具到底把訓練過程展示得多么詳細?簡單來說,項目作者已經(jīng)給你做好了一個可以交互的界面,你只需要打開瀏覽器加載出這個界面就可以了。CNN Explainer 使用 TensorFlow.js 加載預訓練模型進行可視化效果,交互方面則使用 Svelte 作為框架并使用 D3.js 進行可視化。最終的成品即使對于完全不懂的新手來說,也沒有使用門檻。下面我們來看一下具體的效果。

          卷積
          超參數(shù)
          softmax

          ReLU
          MaxPool

          通過整個過程,想必大家對過程有詳細了解,如果你技術好的,你可以通過深度學習平臺直接可視化訓練過程,那個過程想必比這個更加詳細。


          好消息!?

          小白學視覺知識星球

          開始面向外開放啦??????




          下載1:OpenCV-Contrib擴展模塊中文版教程
          在「小白學視覺」公眾號后臺回復:擴展模塊中文教程即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴展模塊教程中文版,涵蓋擴展模塊安裝、SFM算法、立體視覺、目標跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內容。

          下載2:Python視覺實戰(zhàn)項目52講
          小白學視覺公眾號后臺回復:Python視覺實戰(zhàn)項目即可下載包括圖像分割、口罩檢測、車道線檢測、車輛計數(shù)、添加眼線、車牌識別、字符識別、情緒檢測、文本內容提取、面部識別等31個視覺實戰(zhàn)項目,助力快速學校計算機視覺。

          下載3:OpenCV實戰(zhàn)項目20講
          小白學視覺公眾號后臺回復:OpenCV實戰(zhàn)項目20講即可下載含有20個基于OpenCV實現(xiàn)20個實戰(zhàn)項目,實現(xiàn)OpenCV學習進階。

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