PyTorch和TensorFlow都是深度學習領域非常流行的框架，它們各自提供了多種可視化工具，幫助用戶更好地理解和調試深度學習模型。以下是關于PyTorch和TensorFlow可視化展示的詳細介紹：
PyTorch可視化工具
- torchinfo：用于可視化模型結構，可以打印模型的基礎信息和結構。
- TensorBoardX：通過將PyTorch模型的指標和圖可視化的Python庫，允許在TensorBoard中可視化模型訓練、損失、權重等。
- Netron：跨平臺的神經網絡模型查看器，支持多種框架包括PyTorch，用于查看和可視化PyTorch模型。
- Graphviz：開源圖像可視化軟件，用于可視化任何類型的圖表，包括計算圖，在PyTorch中可用于可視化神經網絡層次結構和前向傳遞計算圖。
- PyTorchViz：PyTorch內置的可視化庫，提供簡單的方法來可視化PyTorch模型的計算圖，包括可視化輸入、輸出和參數。
- Visdom：由Facebook開發的一款可視化工具，在網頁端的web服務器，對PyTorch的支持較好，適合實時可視化訓練數據。
TensorFlow可視化工具
- TensorBoard：最初是TensorFlow的可視化工具，但通過簡單的適配也能和PyTorch協同工作，用于可視化訓練過程中的各類指標，如損失、精度等。
- tf.summary：一個API，用于將數據寫入TensorBoard事件文件，結合TensorBoard使用，可以記錄和查看模型的過程數據。
- tf.keras.utils.plot_model：用于繪制模型的架構圖，幫助理解模型的結構。
- Matplotlib：Python中最基礎的繪圖庫之一，適用于繪制各種基本圖形，也適用于TensorFlow的數據可視化。
- Seaborn：基于Matplotlib的高級可視化庫，提供了更高級和更美觀的圖形接口，適用于TensorFlow的數據可視化。
選擇合適的可視化工具，可以幫助你更有效地理解和優化深度學習模型。
