在Ubuntu上，除了pytorch自帶的可視化工具外，還有許多其他的可視化工具可供選擇。以下是一些常用的可視化工具：

pytorch自帶的可視化工具有：

• TensorBoard：PyTorch官方提供的可視化工具，用于可視化模型的訓(xùn)練過程、損失函數(shù)、準確率等指標。可以通過以下命令安裝：

  pip install tensorboard 

  然后在代碼中使用：

  from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter('runs/experiment-1') 

  更多使用方法和示例可以在PyTorch官方文檔中找到。

第三方可視化工具：

• Matplotlib：Python中最常用的繪圖庫之一，適用于繪制圖表、直方圖、散點圖等。
• Seaborn：基于matplotlib的高級數(shù)據(jù)可視化庫，提供了更多的繪圖功能和美觀的主題。
• plotly：一個交互式圖表庫，支持多種圖表類型，并且可以導(dǎo)出為html文件。
• Bokeh：另一個交互式圖表庫，適用于創(chuàng)建大規(guī)模的動態(tài)數(shù)據(jù)可視化。
• caffe：一個用于深度學(xué)習(xí)模型的可視化工具，特別適用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
• TensorBoardX：TensorBoard的擴展，提供了更多的功能和更好的擴展性。

這些工具都可以與PyTorch一起使用，幫助用戶更好地理解和分析深度學(xué)習(xí)模型的性能和特征。