willyfh/visualtorch

解決的問題

VisualTorch 提供了一種可視化 PyTorch 神經網路架構的方法，讓使用者更容易理解與記錄 Sequential 和自訂模型的結構。它解決了複雜模型架構難以手動或透過簡單的文字紀錄進行可視化的問題。

工作原理

該工具採用追蹤式方法，透過使用虛擬輸入執行一次實際的前向傳播，以繪製出模型的連接與層級關係。它能以三種不同風格生成圖示：流程風格、圖形風格與 LeNet 風格。此外，還支援產生逐層顯示的動畫 GIF，以逐步揭示模型架構。

適用對象

需要為研究論文、文件或除錯目的製作清晰、專業神經網路架構圖的 PyTorch 研究人員與開發者。

主要特色

• 多種可視化風格：支援流程、圖形與 LeNet 風格的圖示。
• 動畫揭示功能：可將模型架構渲染為動畫 GIF。
• 統一的追蹤後端：具備自有追蹤邏輯，可處理 PyTorch 模型。
• MCP 整合：內建可選的 MCP 伺服器，可透過 stdio 從模型原始碼生成圖示。
• 研究驗證：已應用於 Nature、IEEE 與 MDPI 等出版物中。