PyTorch網絡可視化是一種強大的工具，它允許研究人員和開發者直觀地理解和分析深度學習模型的結構、訓練過程以及數據流動。以下是PyTorch網絡可視化的主要作用：
- 理解模型結構：可視化工具可以幫助我們檢查網絡結構的設計是否合理，層與層之間的連接是否符合預期。
- 觀察數據變化規律：通過可視化輸入數據在網絡中的變化規律，可以判斷模型是否按預期工作。
- 優化模型設計：基于可視化的結果，可以調整網絡結構或參數，以提高模型的性能。
- 訓練過程監控：可視化訓練過程中的損失函數、準確率等指標，有助于理解和分析模型的性能，從而進行有效的優化。
通過這些作用，PyTorch網絡可視化不僅提高了模型開發的效率，還增強了模型的可解釋性和可維護性
