深度神经网络可视化工具集锦

　　TensorBoard 涉及到的运算，通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。

　　为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，Google发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。

　　这里的参数 logdir 指向 SummaryWriter 序列化数据的存储路径。如果logdir目录的子目录中包含另一次运行时的数据，那么 TensorBoard 会展示所有运行的数据。一旦 TensorBoard 开始运行，你可以通过在浏览器中输入localhost:6006来查看 TensorBoard。进入 TensorBoard 的界面时，你会在右上角看到导航选项卡，每一个选项卡将展现一组可视化的序列化数据集 。对于你查看的每一个选项卡，如果 TensorBoard 中没有数据与这个选项卡相关的话，则会显示一条提示信息指示你如何序列化相关数据。

　　TensorFlow 图表计算强大而又复杂，图表可视化在理解和调试时显得非常有帮助。 下面是一个运作时的可式化例子：

　　Netscope是一个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具。它可以用来可视化Caffe结构里prototxt格式的网络结构，使用起来也非常简单，打开这个地址，把你的描述神经网络结构的prototxt文件复制到该编辑框里，按shift+enter，就可以直接以图形方式显示网络的结构了。

　　python/draw_net.py，这个文件，就是用来绘制网络模型的，也就是将网络模型由prototxt变成一张图片。

　　第二个参数：- - rankdir = x，x 有四种选项，分别是LR, RL, TB, BT 。用来表示网络的方向，分别是从左到右，从右到左，从上到小，从下到上。默认为LR。

　　PlayGround是一个图形化用于教学目的的简单神经网络在线演示、实验的平台，非常强大地可视化了神经网络的训练过程。

　　具体参见：能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！

　　摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破， 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试，这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的，在本文中，提出了一个可视化分析系统CNNVis，帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。