human
Pythonコードを作成して、ニューラルネットワークアーキテクチャを描きます
gpt
このタスクには、長所と短所が異なる複数の可視化ライブラリがある。インストールが簡単なもの、ポータブルなもの、高速なもの、ネットワーク上の現在の情報をリアルタイムで表示するものなど、求めるものによってトレードオフがある。

* tensorboardはモデルの概要をファイルに保存できる。これは数行でできる：
```
from torch.utils.tensorboard import SummaryWrite
...
writer=SummaryWriter('your-dir-here')
...
writer.add_graph(model,input_to_model)
```
これを```tensorboard --logdir=your-dir-here```

* ann_visualizerはkerasでのみ動作するように設計されていますが、さらに少ないコマンドでモデルを可視化することができます：
```
from ann_visualizer.visualize import ann_viz
...
ann_viz(model, title="The Neural Network")
```
* matplotlibには、線、円、ラベルを描く関数があり、小さな2次元ニューラルネットワークの全てのニューロンと接続を表示するのに使うことができます。( https://stackoverflow.com/a/37366154/782170 )
* VTK (Visualization Toolkit)には、pythonポートがあり、点と線の配列をnumpy配列に設定できるユーティリティがあります。この方法を使えば、何十万ものニューロンの活性化値をリアルタイムで見ることができ、同じものをModernGLで表示して実行するためのglslコードを書くよりもいくらか簡単です。