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Tensorspace es un framework de visualización 3D basado en WebGL y renderizador diseñado para mapear arquitecturas de modelos de aprendizaje profundo y datos de tensores en espacios tridimensionales interactivos. Sirve como visualizador de arquitectura de redes neuronales e inspector de modelos, permitiendo a los usuarios renderizar topologías de modelos y analizar el flujo de datos dentro de un navegador web. El proyecto se distingue por su capacidad para convertir modelos pre-entrenados de Keras y TensorFlow en representaciones espaciales. Se integra con TensorFlow.js para ejecutar inferencia en el navegador, permitiendo la visualización en tiempo real de activaciones intermedias, pases hacia adelante y datos de tensores internos. El framework proporciona amplias primitivas de renderizado para capas 1D y 2D, incluyendo convoluciones, pooling, capas densas y varias operaciones de fusión de tensores. Cubre una amplia superficie de capacidades, incluyendo mapeo de topología de modelos, animaciones de estado de capa y la visualización de salidas de modelos generativos y cuadrículas de detección de objetos. El sistema incluye herramientas para la conversión de formato de modelo para importar arquitecturas existentes y un panel de seguimiento de rendimiento para monitorizar la salud del sistema y las tasas de fotogramas durante el renderizado.