在PyTorch中，可以使用TensorBoardX來實現模型結構和訓練過程的可視化。TensorBoardX是PyTorch版本的TensorFlow的TensorBoard，可以用來可視化模型訓練過程中的損失、準確率等指標，以及模型結構和參數的可視化。
首先，需要安裝TensorBoardX庫：
pip install tensorboardX
然后，在代碼中添加以下代碼來實現可視化：
from tensorboardX import SummaryWriter
# 創建SummaryWriter對象，指定保存可視化數據的路徑
writer = SummaryWriter('logs')
# 可視化模型結構
from torchsummary import summary
summary(model, input_size=(3, 224, 224))
# 可視化訓練過程
for epoch in range(num_epochs):
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
# 訓練模型
...
# 記錄訓練損失
writer.add_scalar('train_loss', loss.item(), epoch * len(train_loader) + i)
# 在TensorBoard中顯示模型參數
for name, param in model.named_parameters():
writer.add_histogram(name, param.clone().cpu().data.numpy(), epoch)
然后，在命令行中運行以下命令啟動TensorBoard服務器：
tensorboard --logdir=logs
最后，在瀏覽器中打開http://localhost:6006/，就可以看到模型結構和訓練過程的可視化結果了。
