有几种工具可以可视化神经网络架构，每种工具都针对不同的框架和用例。常见的选择包括 TensorBoard、Netron 和 Keras 工具。这些工具帮助开发者理解模型结构、调试层配置并有效地沟通设计。它们通常生成层的图表、连接和参数，提供高层概览和精细细节。选择合适的工具取决于所使用的框架（例如，TensorFlow、PyTorch）、所需的输出格式（例如，交互式仪表板、静态图像）以及所需的自定义程度。
TensorBoard 集成了 TensorFlow 和 Keras，是广泛使用的可视化神经网络的工具。它自动从模型代码或保存的检查点生成交互式图表，显示层级、输入/输出形状和参数数量。例如，使用 Keras 构建的卷积神经网络 (CNN) 可以使用 TensorBoard 的 tf.keras.utils.plot_model 函数进行可视化，该函数输出显示卷积层、池化层和全连接层的图表。另一方面，Netron 是框架无关的，支持 ONNX、TensorFlow Lite 和 PyTorch 等格式。开发者可以上传保存的模型文件（例如，.h5 或 .pb），并在简洁的界面中查看层类型、激活函数和张量形状。这对于比较不同框架下的架构或验证导出的模型特别有用。
对于更简单的用例，Keras 提供了内置方法，如 model.summary()，它打印基于文本的层摘要；以及 plot_model()，它生成基本图表。像 PlotNeuralNet 和 NN-SVG 这样的库为学术或演示用途的视觉效果提供了更多自定义选项。PlotNeuralNet 使用 LaTeX 创建出版质量的图表，而 NN-SVG 提供 LeNet 或 ResNet 等样式的模板。像 Visual Studio Code 的 Python Interactive Window 这样的工具也与 Jupyter Notebooks 集成，可以在线显示架构图。选择工具时，请考虑与您的框架的兼容性、交互性需求以及输出格式要求等因素。例如，TensorBoard 适用于训练期间的迭代调试，而 Netron 则擅长跨框架的模型验证。