相关工具

以下是一些常用的神经网络模型可视化和部署工具：

Netron 是一个在线和本地都能使用的神经网络模型可视化工具，支持多种格式，包括 ONNX、TensorFlow、PyTorch、Keras 等。

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具，用于查看训练过程中的指标、计算图、激活值等。适用于 TensorFlow 和 Keras 模型。

PlotNeuralNet 是一个开源的神经网络架构可视化工具，采用 Python 和 LaTeX 生成高质量的网络结构图，适用于深度学习论文中的图示。

VisualDL 是由 PaddlePaddle 提供的可视化工具，支持模型训练过程中指标的实时展示，包括精度、损失、图像等内容，支持多种深度学习框架。

TensorFlow Lite Model Maker 是一个工具集，帮助开发者简化 TensorFlow Lite 模型的转换、优化和部署，适用于移动设备上的模型加速。

ML.NET Model Builder 是一个图形化工具，适用于 .NET 开发者，通过直观的界面帮助用户训练和部署机器学习模型。

Keras-vis 是一个用于 Keras 模型可视化的工具，支持各种类型的可解释性分析，包括梯度、激活图等，帮助理解模型的内部工作原理。

Lucid 是一个 TensorFlow 生态下的可视化库，用于生成深度神经网络的可解释性图像和优化模型的决策过程，适用于图像模型的分析。

Deep Visualization Toolbox 是一个强大的深度学习可视化工具，能够实时显示神经网络的各层输出和激活，用于图像分类和卷积神经网络分析。