Zetane：让深度学习不再抽象，一键3D可视化

一、Zetane介绍

        Zetane Systems Inc. 是一家于 2016年 在加拿大蒙特利尔成立的公司。其核心创始人团队，包括联合创始人兼首席技术官 Guillaume Hervé，由一群数据科学家和软件工程师组成，致力于解决深度学习领域的“黑箱”问题，即神经网络内部运作机制不透明的挑战。

        为了实现这一目标，Zetane Systems Inc. 开发了其核心产品——Zetane Engine。这款创新的3D神经网络可视化工具旨在帮助研究人员和开发者直观地理解和解释复杂的人工智能模型。

        Zetane Engine 允许用户上传 ONNX、Keras 或 ZTN 等多种格式的模型，并以直观的3D方式呈现其工作流程。通过该工具，用户可以逐层深入观察模型，详细检查包括卷积层、激活层和归一化层在内的每一层的特征图。多角度的图像展示和交互式探索功能，使得原本抽象难懂的AI决策过程变得透明化。此外，用户还可以从内置的模型库下载现有模型进行分析，进一步简化了对AI内部运作的理解与探索。

二、安装

github地址：https://github.com/zetane/viewer?tab=readme-ov-file 

Windows：https://download.zetane.com/zetane/Zetane-1.7.4.msi 

Linux：https://download.zetane.com/zetane/Zetane-1.7.4.deb

Mac：https://download.zetane.com/zetane/Zetane-1.7.4.dmg

三、使用

可加载模型格式:ONNX，Keras(.h5)，or ZTN

在三维空间中投影的n维张量
在二维空间中投影的n维张量
基于分布直方图x轴上显示的梯度，每个值的张量值和颜色表
张量值
当张量形状为三维时的特征图视图