仅凭数行代码，算法工程师从此不再996？迅速疯传全网，Star疯涨接近4K？
今天小编吐血推荐的超强AI算法可视化神器 -- VisualDL！
相比其他可视化工具，VisualDL功能更全面、易用性更高，还提供针对深度学习独家设计的分析功能，属实是帮助算法工程师高效完成调参、模型训练的利器！
不信？这就上图！
⭐项目传送门：
/PaddlePaddle/VisualDL
这样精心制作的项目还是完全开源免费的，所有底层代码可任意查看、更改、二次开发！同时适配各种主流深度学习框架（PaddlePaddle、TensorFLow、Pytorch、ONNX等等），赶紧Star收藏，方便及时GET最新动态吧！
什么？想要有人手把手教你如何使用？
没问题！⭐5月26日晚7点⭐飞桨B站直播间PPDE开发者专家与VisualDL产品经理一起实操演示如何使用VisualDL，手把手教你如何利用VisualDL快速获得最佳AI算法！
精彩抢先看：
深度学习算法开发痛点剖析
VisualDL可视化调参Tips大放送
图像分类模型训练及选型技巧揭秘
VisualDL功能全览
标量（Scalar）：训练参数实时可视化
实时展示关键指标变化趋势
用户可根据需求快速绘制loss、acc、learning rate等重要训练指标，并将波动不均的中间数据进行平滑处理，突出变化趋势，通过指标变化情况，判断模型训练是否正常，并针对性地调整参数。同时，结合可灵活展示的指标极值，深入理解模型情况。
多组实验指标对比
将多组实验指标绘制于同一张表格，实时对比变化趋势，从而观察每一处细节的不同。
同时，所有图表及其数据可供下载，便于随时查看分析。
样本分析（Sample）：数据全程可视化
图像（Image）：可视化模型开发任意阶段的图像数据
训练前查看数据样本、数据预处理/数据增强效果：
训练中查看模型特征提取情况：
音频/文本：可视化模型开发任意阶段的音频/文本数据
网络结构可视化（Graph）
支持Paddle、ONNX、Pytorch等主流模型格式，一键拖拽可视化模型结构
展示节点信息及数据流向深入理解网络结构和工作机制
超参可视化（Hyper Parameters）：展示每组超参及模型指标，快速选择最佳超参
以丰富的视图直观呈现不同组超参对模型效果的影响
PR/ROC曲线：展示不同阈值下的模型关键指标，秒选最佳阈值
直方图（Histogram）：监测每层网络参数异常情况
数据降维（High Dimensional）：可视化高维向量间的关系
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GitHub项目地址：
/PaddlePaddle/VisualDL
Gitee项目地址：
/PaddlePaddle/VisualDL
VisualDL官网：
.cn/paddle/visualdl
Paddle官网：
.cn/
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