介绍
可以使用 TensorBoard 来可视化深度学习模型。TensorBoard 是 TensorFlow 中的一个可视化工具，可以帮助您在训练期间和训练后可视化模型的训练曲线、模型结构、激活值和权值分布等信息。可以使用 TensorBoard 的命令行工具或在 Jupyter 笔记本中使用 TensorBoard magic 命令来启动 TensorBoard。此外，还可以使用 Keras 内置的 TensorBoard 回调函数将 TensorBoard 数据写入模型的训练过程中。
另外还有许多其他可视化深度学习模型的工具，例如：
matplotlib：Python 中最常用的可视化库，可以用来绘制模型的训练曲线和其他可视化信息。
plotly：一个功能强大的可视化库，可以用于绘制复杂的交互式图表。
seaborn：一个基于 matplotlib 的可视化库，可以用来绘制美观的统计图表。
Bokeh：一个用于创建交互式可视化图表的库，适用于在网页中展示可视化内容。
常见的工具有如下几种，这里列举一下：
TensorBoard
Neural Network Playground
D3.js
Bokeh
Matplotlib
Seaborn
Plotly
Altair
ggplot
Highcharts
Tableau
Power BI
Google Charts
Flourish
Chart.js
Leaflet
Mapbox
Deck.gl
Vis.js
Three.js
