PyTorch在Linux系统上提供了多种可视化工具有以下几种：
PyTorch内置可视化工具
- torchvision.utils.make_grid()：用于可视化图像批次。
- matplotlib：用于绘制训练过程中的损失和准确度变化图。
第三方可视化工具
- TensorBoard：一个强大的可视化工具，可以可视化训练过程中的指标变化。
- Visdom：提供交互式可视化，适合实时展示数据。
- Facets：专注于深度学习模型的结构可视化。
- hiddenlayer：专注于神经网络结构的可视化，可以生成模型的结构图。
- pytorchviz：基于graphviz库，可视化网络结构和计算图。
- Netron：一个开源的模型可视化工具，支持多种深度学习框架，以图形化方式展示模型结构。
Jupyter Notebook
- 结合实时代码、方程式、可视化和解释性文本的文档，适合教学和实验。
这些工具可以帮助开发者理解模型的结构、观察数据流动以及优化模型性能。
