近年来，深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等各个领域都取得了巨大的成功。深度学习的主要原理是对数据通过层层的特征表达或映射，使数据在模型最高层线性可分或线性可拟合，由于此时的模型参数量相对一般浅层模型较少，从而获得较好的分类或拟合结果。神经网络的应用虽然在许多领域取得了一定的成功，但仍然有很多问题亟待解决。大部分研究人员仍然不清楚神经网络内部是如何从大规模数据中学习到有效的特征表示，神经网络的“黑盒子”特性促进了神经网络可视化技术的发展。可视化技术是以图像可视化的方式对神经网络内部的卷积核以及卷积层所提取到的特征进行分析，帮助理解神经网络每一层是如何提取特征的，从而避免在网络训练过程中的盲目调参和试错。神经网络的可视化对于调整参数有着很好的指导作用，可以使网络结构性能快速达到最优。本文按照以下几方面总结内容：可视化研究的提起、可视化方法、神经网络模型、可视化工具及可视化应用，重点关注了可视化神经网络模型的工具；最后，对该领域存在的难点及未来研究趋势进行了展望。本文通过论述神经网络模型可视化编程工具的发展与应用，旨在为神经网络模型的绘制和对其进行更加深入的了解提供参考和根据。