我将尝试使用TensorFlow 2制作的神经网络的不同架构。不同的层数，不同的层类型，每层中的节点数等等。等等。我正在使用tf.keras.layers.Input()，tf.keras.layers.Dense()和tf.keras.layers.Conv2D等功能构建模型。我还希望可视化自己构建的模型作为健全性检查。查看TensorBoard的文档，看来要查看您的模型，您需要在训练过程中使用回调（model.fit）。这似乎很笨拙-在尝试开始训练网络之前，肯定必须有一种可视化网络的方法。除此之外，培训可能完全是由于模型架构存在某种缺陷而崩溃的！如果可以通过TensorBoard以外的其他方式来实现这种可视化效果，那也可以。
[如果使用Keras，则可以使用“ plot_model”绘制模型，请参见文档（https://keras.io/utils/#plot_model）。如果您只想使用Tensorflow，您仍然可以在没有训练的情况下绘制模型，请参阅问题（Is it possible to visualize a tensorflow graph without a training op?）