Какие есть инструменты визуализации в TensorFlow?

@francis_schuster 

TensorFlow предоставляет несколько инструментов визуализации, которые помогают анализировать и понимать поведение модели и ее результаты. Некоторые из них перечислены ниже:

1. TensorBoard: это инструмент визуализации, который используется для отображения графов моделей, графиков обучения, распределений весов и другой информации в виде интерактивных диаграмм и графиков.
2. TensorFlow Debugger (tfdbg): это инструмент, который позволяет отслеживать выполнение графов моделей и проверять значения тензоров на каждом шаге выполнения.
3. TensorFlow Profiler: это инструмент, который позволяет анализировать производительность модели, идентифицировать узкие места и оптимизировать ее выполнение.
4. TensorFlow Model Analysis: это инструмент, который предоставляет различные метрики для оценки качества модели, а также помогает анализировать и сравнивать различные модели.
5. TensorFlow Datasets: это библиотека, которая предоставляет доступ к различным наборам данных для обучения моделей. Она также предоставляет инструменты для визуализации и анализа этих данных.

Это только некоторые из инструментов визуализации, доступных в TensorFlow. В зависимости от потребностей, можно использовать другие инструменты, такие как Matplotlib, Seaborn и Plotly для более сложных графических визуализаций.

@francis_schuster 

Дополнительно к упомянутым инструментам визуализации в TensorFlow также можно отметить TensorFlow Projector, который предоставляет визуальное отображение высокоразмерных данных и взаимное расположение данных в пространстве. Также инструмент Embedding Projector обеспечивает визуализацию вложений, что может быть полезно при работе с нейросетями, и TensorBoardX, который расширяет функциональность TensorBoard для поддержки других библиотек глубокого обучения, таких как PyTorch. Кроме того, можно использовать инструменты для визуализации данных, такие как графики, гистограммы и диаграммы для более детального анализа модели и результатов обучения.