support for： ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt), Keras (.h5, .keras), CoreML (.mlmodel), Caffe2 (predict_net.pb, predict_net.pbtxt), MXNet (.model, -symbol.json) TensorFlow Lite (.tflite). experimental support for ： Caffe (.caffemodel, .prototxt), PyTorch (.pth), Torch (.t7), CNTK (.model, .cntk), PaddlePaddle (model), Darknet (.cfg), scikit-learn (.pkl), TensorFlow.js (model.json, .pb) TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt).

Keras可视化工具包 keras-vis是用于可视化和调试已训练的keras神经网络模型的高级工具包。 当前支持的可视化包括： 激活最大化 显着图 类激活图 默认情况下，所有可视化都支持N维图像输入。 即，它推广到模型的N维图像输入。 该工具包通过干净，易于使用和可扩展的界面将上述所有问题归纳为能量最小化问题。 与theano和tensorflow后端兼容，具有“ channels_first”，“ channels_last”数据格式。 快速链接 阅读位于的文档。 日语版为 。 加入闲暇来提问/讨论。 我们正在中跟踪新功能/任务。 如果您愿意帮助我们并提交PR，将非常乐意。 入门 在图像反向传播问题中，目标是生成使某些损失函数最小化的输入图像。 设置图像反向传播问题很容易。 定义加权损失函数 在中定义了各种有用的损失函数。 可以通过实现来定义自定义损失函数。 from vis . losses import ActivationMaximization from vis . regularizers import TotalVariation , LPNorm fil

UCINET软件是由加州大学欧文（Irvine）分校的一群网络分析者编写的。现在对该软件进行扩展的团队是由斯蒂芬·博加提（Stephen Borgatti）、马丁·埃弗里特（Martin·Everett）和林顿·弗里曼（Linton Freeman）组成的。 UCINET网络分析集成软件包括一维与二维数据分析的NetDraw，还有正在发展应用的三维展示分析软件Mage等，同时集成了Pajek用于大型网络分析的Free应用软件程序。利用UCINET软件可以读取文本文件、KrackPlot、Pajek、Negopy、VNA等格式的文件。它能处理32 767个网络节点。当然, 从实际操作来看，当节点数在5000～10000之间时，一些程序的运行就会很慢。 社会网络分析法包括中心性分析、子群分析、角色分析和基于置换的统计分析等。 另外，该软件包有很强的矩阵分析功能，如矩阵代数和多元统计分析。它是目前最流行的，也是最容易上手、最适合新手的社会网络分析软件。

脑网络可视化 脑网络可视化工具（python） 运行 example/render_inputs.sh 以获得最小示例 ================ 自述文件： 命令行选项/标志： -n N：N 是 Node csv 文件的路径 -n 是必需参数 -e E：E 是 Edge csv 文件的路径 -a A：A 是邻接矩阵 csv 文件的路径 应该使用 -e 或 -a 选项。 -l L: L 是波瓣 csv 文件的路径 如果您想手动指定波瓣的范围，请使用 -s S：S 是一个数字，它指定只有权重在整个边权重范围前 s % 的边将被渲染 -t T：T 是一个数字，指定将渲染 t% 的边。 这些边将是那些具有最高权重的边。 如果相同权重的候选者之间存在平局，则会不确定地打破 -s 或 -t，或者两者都不能使用，但不能同时使用。 -o O：O 是输出文件的路径 可选（默认为 fmri-

gephi中文版是一款非常功能非常实用的网络分析工具；它是基于JVM的软件上进行研发推出，软件主要是使用这复杂的系统、各种网络、动态、分层图等的探测开源工具，并且还是可视化的交互；可以广泛的用作链接分析、生物网络分析、探索性数据分析等 本版本为中文免费版，带练习数据集

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