作者：Edison_G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：h
你是否有这样的疑惑？在我们完成深度学习项目工程中，很多时候我们自己构建模型结构，或者在学习深度学习算法的时候由于算法结
原创
2022-06-23 17:50:07
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神经网络本身包含了一系列特征提取器，理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型，比如：feature map与原图很接近，说明它没有学到什么特征；或者它几乎是一个纯色的图，说明它太过稀疏，可能是我们feature map数太多了（feature_map数太多也反映了卷积核
定义输入层# 定义隐藏层# 定义输出层# 创建模型# 定义训练过程可视化的回调函数# 编译模型# 训练模型在训练过程中，TensorBoard会
一 前言“数据分析可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。 数据分析可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。 数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。 对于小编来说，数据分析模型
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2022-11-24 20:38:37
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另一种UML 逻辑模型分类：
状态模型（类图）你有什么需要什么
系统的静态视图行为模型（用例，活动，交互）你做什么
系统的操作视图状态转换模型（状态机图）你做完后的结果
系统的动态视图实现视图implementation view：出现在设计阶段的后期，给出在不同环境下的配置方案（了解）
属于物理建模的范畴，但定义它们一定要适当的考虑系统的逻辑结构子系统可
在深度学习领域流传着这样一句话，“一张好的表示图，胜过一千个公式”
本文会介绍如何通过PAI-DSW中的FastNerualNetwork功能实现深度学习网络的可视化编辑。PAI产品入口：https://data.aliyun.com/product/learn神经网络最早诞生于生物领域，用来模仿生物大脑复杂的神经元构成，后来人类为了探索大脑是如何思考，通过一层一层的数学公式来模拟大脑分析事物的过
大屏设计支持自由布局页面，拖拽控件至页面中，针对不同的控件进行内容设值和数据绑定，所见即所得的实现大屏可视化页面开发。在在线开发目录下操作在大屏设计，进入【大屏设计】页面，具有大屏管理、地图管理、分类管理、数据源管理等功能。在大屏管理页面，左侧显示分类类别，右侧显示创建的大屏数据。using System.Text.Json;
namespace SerializeToFile
{
p
影响数据可视化最终效果的因素，分为两个层面：一是非数据层面。不受数据影响可视化效果的情况包括：比如说整个页面的布局；图表的辅助元素，如图表背景、网格线、外边框；交互方式的设计等。→不受数据影响的情况，是我们在可视化设计阶段就可以把控的，比如说页面的整体布局、图表的设计（包含网格线、背景、颜色的选取等）、交互的设计等。二是数据层面。受数据影响可视化效果的情况一般包括：数据分布不均匀，存在极端值；某一
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2023-09-17 00:00:37
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数据可视化：1：基本的可视化图表分别应用了哪些视觉通道？ 定量型：位置、长度、深度、颜色亮度、饱和度、面积、体积、曲率等。 定性型：空间区域、颜色色调、运动动作、几何形状等。基本图标包含的视觉通道： 柱形图：应用的视觉通道有位置、柱子的高度 堆叠柱状图：应用的视觉通道有高度、面积 折线图：应用的视觉通道有方向 饼图；应用的视觉通道有角度、颜色色调 走势图：应用的视觉通道有颜色、方向 散点图；应用的
随着深度神经网络做的的发展，网络的结构越来越复杂，我们也很难确定每一层的输入结构，输出结构以及参数等信息，这样导致我们很难在短时间内完成debug。因此掌握一个可以用来可视化网络结构的工具是十分有必要的。类似的功能在另一个深度学习库Keras中可以调用一个叫做model.summary()的API来很方便地实现，调用后就会显示我们的模型参数，输入大小，输出大小，模型的整体参数等，但是在PyTorc
文章目录引言卷积核可视化参数直方图可视化激活可视化小结 引言一直以来，深度神经网络作为一种功能强大的“黑盒”，被认为可解释性较弱。目前，常用的一种典型可解释性分析方法是就是可视化方法。本文整理了深度神经网络训练过程中常用的可视化技巧，便于对训练过程进行分析和检查。卷积核可视化以resnet18为例，提取第一层的卷积核（7x7）进行可视化，可以看出大多提取的是边缘、角点之类的底层视觉特征。 在全连
《PCL深度图可视化》 对于做CV的同学而言，可能会涉及双目摄像头采集的深度图像，比如常用的Kinect、RealSense 采集的深度图甚至雷达采集的三维数据，这就需要一个有力的分析和处理点云数据的库，PCL（Point Cloud Library），本文记录了 MacOS 下以深度图转点云并可视化的过程，使用 pcl_viewer 工具来进行点云可视化。Key Words：深度图，点云可视化
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2023-08-29 21:37:20
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这几天跑网络出现了点问题，不知道是什么原因导致网络没学到东西，学习下训练过程的可视化，这样在训练过程中可以更加直观的看出问题所在。 用的可视化库是Visdom。1、Visdom安装打开anaconda窗口终端，conda activate 虚拟环境名,启动虚拟环境。 pip install visdom2、测试在终端执行python -m visdom.server。 在这个窗口大半天都不动。 百
在实现一个数据可视化时候应该注意： "为什么要搜集数据？有什么让人感兴趣的？数据能告诉人什么故事？"对于数据，需要充分理解数据。其次，可视化是任务驱动型的，数据可视化是工具，目标是为人服务。展现的时候，需要准确的展示数据传达的信息。可视化的流程可以简化为：获取--分析--过滤--挖掘--表述--修饰--交互。基本概念科学可视化（Scientific Visualization）、信息可视
昨天下班碰到了一位许久未见得大学同学，在闲聊中他吐槽到自己花费了很多时间精力做的报表被领导说没有新意、不够一目了然。我一听就知道一定是他的报表没有达到老板要求的可视化效果。随后他向我询问有没有什么好方法可以实现这个可视化效果，方法当然有很多啦，且听我一一道来。首先我跟他简单介绍了数据可视化的概念，数据可视化究竟是什么。数据可视化，指的是将所需的数据资料集合起来，运用数据技术以及专业的工具来挖掘蕴藏
将深度图映射到颜色空间，是深度图更易查看，下面是颜色空间：代码，需要做的就是把for循环里面的文件路径和转换后的输出文件夹改一下就可以直接使用python3运行，你可能需要先安装必要的python包，例如opencv-python、numpy和PIL：import cv2
import os.path
import glob
import numpy as np
from PIL import I
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2023-05-24 23:51:12
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目录1. 前言2. 代码实验2.1 加载模型2.2 构造返回中间层激活输出的模型 2.3 目标函数2.4 通过随机梯度上升最大化损失2.5 生成滤波器模式可视化图像2.6 将多维数组变换回图像 2.7 将所有卷积核的特征图全部打印出来 1. 前言 人们常说，深度学习模型是“黑
0、前言本文主要介绍神经网络中网络结构的可视化，其主要内容包括可视化的基本格式以及现有可视化的工具介绍。1、神经网络图结构可视化1.1 基本格式（1）深度学习框架自带（keras、pytorch) 直接打印网络： tensorflow（tensorboard)、pytorch(tensorboardX、visdom) 说实话有点混乱，个人觉得不太好用 （2）FCNN style(图节点方式，适合传
在这个大数据时代，越来越多的企业开始以大数据分析为企业决策提供更加精准有效的帮助，更能让依据经验“拍脑袋”决策拍的更加有科学而依据。在此基础上，也有越来越多的数据分析人才涌现，这些人才的出现更是为企业提供了强而有力的帮助。也有一些能让不懂IT的企业决策者“绕过”SQL或是托拉拽等IT模式的数据分析智能工具，比如DataFocus、Power BI等。而我们提到过，数据分析工具再强大也需要人的思维去
