ニューラルネットワークの構造を可視化するフレームワーク『TensorSpace.js』

Twitterで知ったブラウザ上でインタラクティブにCNN(Convolutional Neural Network)のネットワーク構造を3Dで可視化できるオープンソースのフレームワークTensorSpace.js。ネットワーク構造だけでなく、特徴マップも可視化できる。
Apache License 2.0だそうです。

TensorSpace.js

TensorSpaceは、TensorFlow.js, Three.js, Tween.jsで構築されたニューラルネットワークの3D視覚化フレームワークです。TensorSpaceは、ディープラーニングのレイヤー構築、訓練済みモデルの読み込み、ブラウザ上での3D可視化できるKerasライクなAPIを提供します。
TensorSpaceなら、モデルの構造とは何なのか、モデルはどのように訓練されているのか、モデルが中間情報に基づいてどのように結果を予測しているのかを直感的に学ぶことができます。
TensorSpaceでは、モデルの前処理を行うことでTensorFlow, Keras, TensorFlow.jsで事前に訓練したモデルの可視化をサポートしています。

例のごとく、ソースコードはGitHubにある↓
https://github.com/tensorspace-team/tensorspace

ドキュメントはこちら↓
https://tensorspace.org/html/docs/startIntro.html

ただ、自分で動作環境を構築しなくてもデモページで有名なニューラルネットワーク(LeNet, AlexNet, VGG-16, ResNet-50, MobileNetv1, YOLOv2-tiny, ACGAN)の可視化を試すことができる↓
https://tensorspace.org/html/playground/index.html