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        深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程可視化(附github源碼)

        共 1131字,需瀏覽 3分鐘

         ·

        2020-09-26 20:51

        ↑↑↑關(guān)注后"星標(biāo)"Datawhale
        每日干貨?&?每月組隊(duì)學(xué)習(xí),不錯(cuò)過(guò)
        ?Datawhale干貨?
        作者:Edison_G,來(lái)源:計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究院
        ??編輯丨極市平臺(tái)、機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室

        導(dǎo)讀

        ?

        本文介紹了多個(gè)能將深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行可視化的工具,幫助大家更好地理解深度學(xué)習(xí),非常實(shí)用。


        深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程一直處于黑匣子狀態(tài),有很多同學(xué)問(wèn)我具體怎么解釋?其實(shí)很多還是無(wú)法可解釋,但是通過(guò)可視化,具體可以知道深度學(xué)習(xí)在訓(xùn)練過(guò)程到底學(xué)習(xí)了哪些特征?到底對(duì)該目標(biāo)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(gè)比較好的工具!




        1.深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)畫(huà)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(luò)結(jié)構(gòu)
        地址:
        http://ethereon.github.io/netscope/#/editor


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

        4.結(jié)構(gòu)可視化工具PlotNeuralNet
        薩爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的一個(gè)學(xué)生開(kāi)發(fā)。
        地址:
        https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

        其實(shí)還有很多可視化工具,但是今天我要說(shuō)的是,訓(xùn)練過(guò)程的可視化,與TF的可視化類似,但是這個(gè)操作更加簡(jiǎn)便!


        這個(gè)工具到底把訓(xùn)練過(guò)程展示得多么詳細(xì)?簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),項(xiàng)目作者已經(jīng)給你做好了一個(gè)可以交互的界面,你只需要打開(kāi)瀏覽器加載出這個(gè)界面就可以了。CNN Explainer 使用 TensorFlow.js 加載預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行可視化效果,交互方面則使用 Svelte 作為框架并使用 D3.js 進(jìn)行可視化。最終的成品即使對(duì)于完全不懂的新手來(lái)說(shuō),也沒(méi)有使用門(mén)檻。下面我們來(lái)看一下具體的效果。

        卷積
        超參數(shù)
        softmax

        ReLU
        MaxPool

        通過(guò)整個(gè)過(guò)程,想必大家對(duì)過(guò)程有詳細(xì)了解,如果你技術(shù)好的,你可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)直接可視化訓(xùn)練過(guò)程,那個(gè)過(guò)程想必比這個(gè)更加詳細(xì)。


        “干貨學(xué)習(xí),點(diǎn)三連
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