willyfh/visualtorch

VisualTorch aims to help visualize Torch-based neural network architectures.

What it solves

VisualTorch 提供了一种可视化 PyTorch 神经网络架构的方法，使开发者和研究人员更容易理解、记录和展示其模型结构。它支持简单的序列模型和更复杂的自定义模型。

How it works

该工具使用基于追踪（tracing-based）的方法，通过真实的 dummy input 进行前向传播（forward pass）来映射出模型的架构。然后，它可以将这些架构以三种不同的视觉风格进行渲染：流程风格（flow-style）、图表风格（graph-style）和 LeNet 风格（LeNet-style）。此外，它还可以生成动画 GIF 揭示效果，展示模型是如何逐层构建的。

Who it’s for

它是为 PyTorch 用户设计的，，包括需要为论文发表、演示文稿、或内部文档制作专业神经网络图表的研究人员和开发者。

Highlights

  • Multiple Visualization Styles: 支持流程、图表和 LeNet 风格的图表。
  • Animated Reveals: 能够将模型架构渲染成动画 GIF。
  • MCP Integration: 包含一个可选的 MCP server，可通过 stdio 从模型源代码生成图表。
  • Research-Backed: 已在应用于 Nature、IEEE 和 MDPI 发表的研究中。