神经网络训练过程可视化,可视化神经网络工具

python关于如何进行Keras神经网络可视化的

是可视化网络结构吗？

可以使用summary函数也可是使用下面的代码from keras.utils import plot_modelplot_model(model, to_file='', show_shapes=True)如果是可视化网络所学习到的东西的话可以去这里找找思路网页链接。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

如何训练神经网络

1、先别着急写代码训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始写作猫。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。

Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。

由于神经网络实际上是数据集的压缩版本，因此您将能够查看网络（错误）预测并了解它们的来源。如果你的网络给你的预测看起来与你在数据中看到的内容不一致，那么就会有所收获。

一旦从数据中发现规律，可以编写一些代码对他们进行搜索、过滤、排序。把数据可视化能帮助我们发现异常值，而异常值总能揭示数据的质量或预处理中的一些错误。

2、设置端到端的训练评估框架处理完数据集，接下来就能开始训练模型了吗？并不能！下一步是建立一个完整的训练+评估框架。在这个阶段，我们选择一个简单又不至于搞砸的模型，比如线性分类器、CNN，可视化损失。

获得准确度等衡量模型的标准，用模型进行预测。这个阶段的技巧有：·固定随机种子使用固定的随机种子，来保证运行代码两次都获得相同的结果，消除差异因素。·简单化在此阶段不要有任何幻想，不要扩增数据。

扩增数据后面会用到，但是在这里不要使用，现在引入只会导致错误。

·在评估中添加有效数字在绘制测试集损失时，对整个测试集进行评估，不要只绘制批次测试损失图像，然后用Tensorboard对它们进行平滑处理。·在初始阶段验证损失函数验证函数是否从正确的