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编辑：计算机视觉研究院、算法进阶
导读
本文介绍了多个能将深度学习训练过程进行可视化的工具，帮助大家更好地理解深度学习，非常实用。
深度学习训练过程一直处于黑匣子状态，有很多同学问我具体怎么解释？其实很多还是无法可解释，但是通过可视化，具体可以知道深度学习在训练过程到底学习了哪些特征？到底对该目标的哪些特征感兴趣？这些我们现在已经有很多渠道可以得知，我先给大家介绍几个比较好的工具！
1.深度学习网络结构画图工具
地址：
https ://cbovar.github.io/ConvNetDraw/
2.caffe可视化工具
输入：caffe配置文件输出：网络结构
地址：
http ://ethereon.github.io/netscope/#/editor
3.深度学习可视化工具VisualDL
地址：
https ://github.com/PaddlePaddle/VisualDL
4.结构可视化工具PlotNeuralNet
萨尔大学计算机科学专业的一个学生开发。
地址：
https ://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet
5.CNNExplainer
地址：
https ://poloclub.github.io/cnn-explainer/
项目作者已经给你做好了一个可以交互的界面，你只需要打开浏览器加载出这个界面就可以了。CNNExplainer使用TensorFlow.js加载预训练模型进行可视化效果，交互方面则使用Svelte作为框架并使用D3.js进行可视化。最终的成品即使对于完全不懂的新手来说，也没有使用门槛。下面我们来看一下具体的效果。
通过整个过程，想必大家对过程有详细了解，如果你技术好的，你可以通过深度学习平台直接可视化训练过程，那个过程想必比这个更加详细。
下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
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下载2：Python视觉实战项目52讲
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下载3：OpenCV实战项目20讲
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