TensorSpace.js提供了开源的，基于浏览器的神经网络数据可视化框架，通过支持使用TensorFlow.js、Keras或TensorFlow创建的预先训练好的模型来完善日益增长的机器学习需求。
该项目帮助前端开发人员可视化机器学习模型架构，以及内部功能抽象、中间数据操作和最终推论生成的过程。
TensorSpace.js使用Three.js作为其底层3D绘图API。该项目添加了功能和时序模型的数据可视化，包括LeNet、AlexNet、YOLOv2、ResNet-50、Vgg16、ACGAN、MobileNetv1、Inceptionv3等等。可以在TensorSpace.js Playground查看各个模型的示例。
TensorSpace层提供了一个容器来展示内部层数据和结构的3D可视化，包括如密度、扁平化、形变、池化等功能，在某种程度上会让那些使用机器学习API工作的人感到很熟悉。
想要开始使用TensorSpace.js，首先要通过npm或yarn安装它：
npm install tensorspace
# or
yarn add tensorspace
然后根据TensorSpace.js HelloWorld文档进行操作，或根据这个例子使用CodePen。
https://codepen.io/syt123450/pen/YRwZGg
最新的TensorSpace.js 0.2版本中添加了很多功能，并修改了一些错误。尽管该项目还没有发布稳定的版本，但是它也提供了一系列有用的机器学习数据可视化工具。
TensorSpace.js是在Apache 2许可证下的开源软件项目。可以通过TensorSpace.js GitHub项目对它作出贡献或反馈，但必须遵守TensorSpace.js的贡献指南。
查看英文原文：TensorSpace.js Delivers Neural Network 3D Visualization Framework
