深度学习3D可视化工具——Zetane Engine
神经网络在工作的时候,里面到底是什么样?
为了能透视这个“AI黑箱”中的过程,加拿大蒙特利尔一家公司开发一个3D可视化工具Zetane Engine。只需要上传一个模型,Zetane Engine就可以巡视整个神经网络,并且还可以放大网络中的任何一层,显示特征图,看清流水线上的每一步。
目前Zetane Engine不同系统的版本都可以在GitHub网站zetane中找到,也可通过下面链接下载安装包:
深度学习的3D可视化工具Zetane——windows版本
深度学习的3D可视化工具Zetane——Linux版本
![](/assets/blank.gif)
可视化AI工作流程
首先,我们需要上传一个模型,上传模型的按钮在启动台左上角Z字标志这里,Zetane Engine支持ONNX、Keras(.h5)以及ZTN三种模型文件。
模型文件格式转换可参考Python将模型参数文件(.pth/.pkl等)转换为ONNX格式
如果手头上还没有模型也没关系,点击界面右上角的Z形图标可以到Zetane Engine的模型库中下载模型:
另外在启动台SNAPSHOTS按钮这里也有一些经典模型可以选择:
例如一个Resnet50网络,输入的图片是一张RGB图:
上传之后,Zetane Engine就绘制出了一条“流水线”,每一层神经网络就像一个个工作间:
这些个小工作间的进展也是透明的,我们可以聚焦到一个归一化层、Relu激活层或者卷积层工作间,点这个图片形状的按钮:
然后这个各层的所有特征图都会在上面显示出来,如卷积层中卷积数值的不同体现为颜色的不同,蓝紫色代表数值较小,红黄色代表数值较大
还可以通过点击这几个地方来查看,输入和输出的各种样式:
其中有排列成三维立体的、标注卷积结果数值的,以及纯数值的应有尽有:
二维视角 |
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三维视角 |
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标注卷积结果的平面图 |
![]() |
纯卷积结果的数值平面图 |
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多角度的图像处理在连接层、激活层、归一化层等工作间也同样适用:
![](/assets/blank.gif)
![](/assets/blank.gif)
到了最后的全连接输出层,模型会输出一个一维向量(下图右边),用来判断图像是哪个类别的。
怎么样?有了这样可视化的工具,是不是感觉AI模型不再是一个黑箱了?
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