在深度学习的世界里，了解神经网络的内部结构就像揭开神秘面纱的一部分。今天，我们用TensorFlow来实现这一目标！✨通过`TensorBoard`工具，我们可以轻松地将复杂的神经网络结构可视化，让抽象的概念变得直观易懂。

首先，确保你的代码中已导入必要的模块，并正确构建了模型。例如，使用`Sequential` API搭建一个简单的全连接网络：

```python

from tensorflow.keras import Sequential

model = Sequential([

Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),

Dense(10, activation='softmax')

])

```

接下来，只需添加一行代码即可生成网络图：

```python

tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs')

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback])

```

打开终端运行`tensorboard --logdir=./logs`后，在浏览器输入地址，你就能看到一张精美的网络结构图啦！🎉每个节点、每条边都清晰可见，仿佛一幅艺术作品。这样的可视化不仅帮助我们更好地理解模型架构，还能辅助调试与优化。快试试吧，让TensorFlow带你领略AI世界的奇妙！🔍💻