nnsight

解释和操作深度学习模型内部的Python包

nnsight 深度学习模型神经网络解释模型操作 PyTorch Github 开源项目

nnsight是一个专门用于深度学习模型内部解释和操作的Python包。它可以访问模型隐藏状态、进行噪声注入和跨提示干预。该工具支持保存中间值、修改参数和多token生成等功能，方便研究人员和开发者深入分析和调试神经网络模型。

lucent - 将PyTorch神经网络可视化和解释的开源库

GithubLucentPyTorch开源项目深度学习可视化特征可视化神经网络解释

Lucent是一个将Lucid库功能适配到PyTorch平台的开源项目。它为PyTorch深度学习模型提供可视化和解释功能，使研究人员能够探索神经网络内部结构、生成特征可视化和进行风格迁移。该项目提供教程和示例notebook，便于快速入门。尽管处于早期阶段，Lucent已展现出在解释和改进深度学习模型方面的潜力。

llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具

GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图

LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理，并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息，有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型，并提供Docker部署选项，是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。

trulens - 神经网络评估与解释工具，支持大语言模型开发与监控

GithubTruLensTruLens-EvalTruLens-Explain开源项目深度学习神经网络

TruLens 提供开发和监控神经网络的工具，特别是大语言模型。TruLens-Eval 可系统性评估和跟踪LLM应用，帮助识别和改进性能；TruLens-Explain 提供跨框架的深度学习可解释性，支持TensorFlow、PyTorch和Keras。查看官方文档以获取快速安装和使用指南，帮助开发者高效构建与优化模型应用。

pytorch-summary - PyTorch模型总结和可视化工具

CNNGithubKerasPyTorchtorchinfo开源项目模型可视化

pytorch-summary提供类似Keras的model.summary()功能，帮助在PyTorch中可视化和调试模型。用户可以通过pip安装或从GitHub克隆获取，轻松查看模型参数和结构，支持多种输入格式。适用于各种神经网络模型，包括CNN和VGG16，支持计算模型大小和内存需求。该工具基于MIT许可，并由社区贡献者支持和启发。

NeuralFlow - Mistral 7B模型中间层输出可视化工具

GithubMistral 7BNeural Flow中间层输出开源项目微调模型可视化

NeuralFlow是一个Python工具，用于可视化Mistral 7B语言模型的中间层输出。它生成512x256的热图，展示模型每层的输出。该工具可用于分析模型结构和监控fine-tuning过程中的变化。NeuralFlow将4096维张量数据转化为直观的视觉表现，为AI模型开发提供新的分析方法。

torchinfo - 高级模型结构查看工具，适用于PyTorch

APIGithubPyTorchTensorflowmodel summarytorchinfo开源项目

Torchinfo 提供了类似 TensorFlow `model.summary()` API 的功能，可视化和调试 PyTorch 模型。支持包括 RNN 和 LSTM 在内的多种层，并返回 ModelStatistics 对象。项目拥有简洁界面、多种自定义选项和详细文档，适用于 Jupyter Notebook 和 Google Colab，且经过综合单元测试和代码覆盖测试验证。

captum - PyTorch模型可解释性和理解的开源库

CaptumGithubPyTorch开源项目模型可解释性特征归因神经网络分析

Captum是为PyTorch设计的模型可解释性库,提供集成梯度等多种算法,帮助理解模型预测依据和学习过程。它支持对抗攻击和输入扰动功能,可生成反事实解释。适用于模型开发者和可解释性研究人员,有助于改进模型性能和进行解释性研究。

DiCE - 机器学习模型的多样性反事实解释方法

DiCEGithubPython反事实解释开源项目机器学习模型解释

DiCE提供机器学习模型的反事实（CF）解释，通过生成特征扰动版本帮助探索模型的假设情景。适用于财务、医疗、教育等领域，支持生成多样性和接近原始输入的解释。提供Python支持，随时可通过PyPI和Conda安装。其优化算法和简单约束功能确保对各种ML模型的广泛适应性。

model-explorer - AI模型结构可视化与分析工具

GithubModel Explorer开源项目模型分析模型可视化模型调试深度学习

Model Explorer是一款AI模型结构可视化工具，支持TFLite、TF、TFJS、MLIR和PyTorch等多种格式。它提供层级化展示，允许动态展开或折叠各层，并具备高亮输入输出、元数据叠加、交互式弹窗等功能。工具还支持搜索、显示相同层和GPU加速渲染，方便开发者进行模型探索和调试。Model Explorer提供扩展框架，便于添加对其他格式的支持。

insightface - 综合人脸分析开源工具库

GithubInsightFace人脸对齐人脸检测人脸识别开源项目深度学习

InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。

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