willyfh/visualtorch

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

What it solves

VisualTorch 提供了一種視覺化 PyTorch 神經網路架構的方法，讓開發者和研究人員能更輕鬆地理解、記錄和展示其模型結構。它同時支援簡單的序列模型和更複雜的自定義模型。

How it works

該工具使用基於追蹤（tracing-based）的方法，透過虛擬輸入進行真實的前向傳播（forward pass），以繪製出模型的架構。接著，它可以將這些架構以三種不同的視覺風格進行渲染：流程風格（flow-style）、圖表風格（graph-style）和 LeNet 風格（LeNet-style）。此外，它還能生成動畫 GIF 揭示效果，展示模型是如何逐層構建的。

Who it’s for

它是為 PyTorch 使用者設計的，包括需要為論文發表、簡報或內部文件製作專業神經網路圖表的研究人員和開發者。

Highlights

  • Multiple Visualization Styles: 支援流程、圖表和 LeNet 風格的圖表。
  • Animated Reveals: 能夠將模型架構渲染成動畫 GIF。
  • MCP Integration: 包含一個可選的 MCP server，可透過 stdio 從模型原始碼生成圖表。
  • Research-Backed: 已在 Nature、IEEE 和 MDPI 等發表的研究中使用。