在Torch中，我們可以使用torch.nn.utils to_visualize()函數來可視化和調試模型。這個函數可以將模型的結構以圖形的形式展示出來，幫助我們更直觀地了解模型的結構和參數。例如，我們可以使用以下代碼來可視化一個簡單的神經網絡模型：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.utils as utils
# 定義一個簡單的神經網絡模型
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 創建一個SimpleModel對象
model = SimpleModel()
# 可視化模型
utils.to_visualize(model, input_size=(1, 784))
上面的代碼定義了一個簡單的神經網絡模型SimpleModel，并使用to_visualize()函數將模型可視化出來。我們可以看到每一層的結構和連接關系，幫助我們更好地理解模型。通過調試模型的可視化結果，我們可以更容易地發現模型中的問題并進行調整。
