tensorboardX

TensorBoard可视化的轻量级Python扩展库

tensorboardX TensorBoard 可视化机器学习深度学习 Github 开源项目

tensorboardX是一个开源的轻量级Python库，用于简化TensorBoard可视化工具的使用。它支持多种数据类型的可视化，如标量、图像和音频等。通过简单的函数调用，开发者可以轻松记录实验数据。该库兼容PyTorch等多种深度学习框架，方便跟踪和分析机器学习实验。此外，tensorboardX还能与Comet平台集成，提供额外的实验管理功能。它具有良好的版本兼容性，为不同环境下的机器学习项目提供了灵活的可视化解决方案。

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介绍相关项目

TensorLayerX - 兼容多后端的AI框架，支持深度学习开发

AI框架GithubTensorLayerX多后端开源项目模型部署深度学习

TensorLayerX是一款支持多种后端（如TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle）的AI框架，允许用户在不同硬件上运行代码。该项目由北京大学、鹏城实验室、香港科技大学、帝国理工学院、普林斯顿大学、牛津大学、斯坦福大学、清华大学和爱丁堡大学的研究员维护，具备高度兼容性、丰富的模型库和便捷的部署能力，为深度学习开发者提供支持。

tensorwatch - 数据科学和机器学习的实时可视化与调试工具

GithubJupyter NotebookMicrosoftTensorWatch开源项目数据可视化机器学习

TensorWatch是由微软研究院开发的调试和可视化工具，专为数据科学、深度学习和强化学习设计。它运行在Jupyter Notebook中，提供实时的机器学习训练可视化和分析功能。其灵活的架构允许创建自定义的可视化、界面和仪表板，并支持独特的Lazy Logging模式进行实时查询和流式数据处理。TensorWatch支持多种图表类型和并行流可视化，是一个易于使用且可扩展的调试平台。

boxx - 高效Python工具箱，助力科学计算和计算机视觉调试

Box-XGithubPython工具箱开源项目科学计算计算机视觉

Box-X是一款为Python开发者设计的高效构建与调试工具箱，特别适用于科学计算和计算机视觉。它兼容Linux、macOS和Windows平台，并支持Python 2/3环境（包括CPython、IPython、Spyder和Notebook）。主要功能包括变量打印和传输、矩阵及张量可视化、复杂结构的树状显示以及多进程加速。用户可通过Binder在线互动教程或本地Jupyter Notebook查看详细教程，推荐通过源代码安装以确保版本的及时更新。

torchexplorer - 交互式PyTorch模型结构和训练过程可视化工具

GithubPyTorchTorchExplorer可视化工具开源项目模型调试神经网络

TorchExplorer是一个用于PyTorch模型可视化的开源工具,支持交互式检查网络中各nn.Module的输入、输出、参数和梯度。它可与Weights & Biases集成或独立运行,提供模型结构可视化、中间张量查看等功能。TorchExplorer有助于深入理解神经网络内部机制,简化复杂模型的调试和优化过程。

xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架

GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习

Xorbits 是一款开源计算框架，旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署，Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算，或扩展至数千台机器，以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API，无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。

OmniXAI - 多功能AI决策解释Python库

GithubOmniXAI可解释人工智能开源项目数据分析机器学习模型解释

OmniXAI是一个开源Python库，专注于可解释人工智能（XAI）。它支持多种数据类型和机器学习模型，提供丰富的解释方法，如特征归因和反事实解释。通过统一接口和可视化仪表板，OmniXAI简化了AI决策解释过程，适用于机器学习流程的各个阶段，为数据科学家和ML从业者提供深入洞察。

DI-toolkit - 简化深度学习实验流程的开源工具集

DI-toolkitGithubPython工具包TensorBoard工具开源项目文档生成日志系统

DI-toolkit是一个开源的深度学习工具集，提供日志系统、注释文档生成和TensorBoard数据提取等功能。该工具支持多个Python版本，拥有完善的文档和测试。DI-toolkit致力于简化深度学习实验流程，为研究人员提供便利。

torchxrayvision - 胸部X光影像分析工具库

GithubTorchXRayVision开源项目数据集深度学习胸部X光预训练模型

TorchXRayVision是一个开源的胸部X光影像分析工具库,为多个公开数据集提供统一接口和预处理流程。它包含多种预训练模型,可用于快速分析大型数据集、实现少样本学习,以及在多个外部数据集上评估算法性能。该库旨在简化胸部X光影像研究工作流程,提高分析效率。

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。

mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台

GithubMLflow实验跟踪开源项目机器学习模型管理项目打包

MLflow 是一个轻量级平台，帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署，并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry，助力全面管理机器学习生命周期。

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