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Tensorspace est un framework de visualisation 3D basé sur WebGL et un moteur de rendu conçu pour mapper les architectures de modèles d'apprentissage profond et les données de tenseurs dans des espaces tridimensionnels interactifs. Il sert de visualiseur d'architecture de réseau neuronal et d'inspecteur de modèle, permettant aux utilisateurs de rendre les topologies de modèle et d'analyser le flux de données au sein d'un navigateur web. Le projet se distingue par sa capacité à convertir des modèles Keras et TensorFlow pré-entraînés en représentations spatiales. Il s'intègre à TensorFlow.js pour exécuter l'inférence dans le navigateur, permettant la visualisation en temps réel des activations intermédiaires, des passes avant et des données de tenseurs internes. Le framework fournit des primitives de rendu étendues pour les couches 1D et 2D, y compris les convolutions, le pooling, les couches denses et diverses opérations de fusion de tenseurs. Il couvre une large surface de capacités, notamment le mappage de topologie de modèle, les animations d'état de couche et la visualisation des sorties de modèles génératifs et des grilles de détection d'objets. Le système inclut des outils pour la conversion de format de modèle afin d'importer des architectures existantes et un panneau de suivi des performances pour surveiller la santé du système et les fréquences d'images pendant le rendu.