给我10个可视化深度学习模型代码

好的，这里是 10 个可视化深度学习模型的代码示例：

1. 使用 TensorBoard 可视化深度学习模型的训练曲线：

from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard

# 创建 TensorBoard 回调
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir='./logs')

# 在训练模型时将 TensorBoard 回调传入 callbacks 参数
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback])

2. 使用 matplotlib 可视化深度学习模型的预测结果：

import matplotlib.pyplot as plt

# 预测结果
y_pred = model.predict(x_test)

# 绘制预测结果图
plt.plot(y_test, y_pred, 'bo')
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.title('Prediction Results')
plt.show()

3. 使用 seaborn 可视化深度学习模型的预测结果分布：

import seaborn as sns

# 绘制预测结果分布图
sns.distplot(y_pred)
plt.xlabel('Prediction Results')
plt.ylabel('Density')
plt.title('Prediction Results Distribution')
plt.show()

4. 使用 plotly 可视化深度学习模型的网络结构：

import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

# 将模型结构转化为字典
layers = [{'type': layer.__class__.__name__, 'name': layer.name} for layer in model.layers]

# 绘制网络结构图
fig = go.Figure(data=[go.Sankey(node=dict(label=layers))])
fig.show()

5. 使用 PyTorchViz 可视化 PyTorch 模型的网