Отчёт по учебно-исследовательской практике и готовая библиотека на Python для анимации структуры и прохождения данных через нейронную сеть PyTorch.
Библиотека принимает любую модель nn.Module, обходит её дерево модулей, трассирует активации на пробном входе (формы тензоров между слоями) и рисует схему с регулируемой глубиной: от крупных блоков до отдельных слоёв и формы весов. Анимация показывает, как данные идут слой за слоем, и сохраняется в GIF. Есть интерактивный просмотр в Matplotlib со слайдерами глубины и детализации, масштабированием колесом мыши и кнопкой экспорта. Проверено на MLP, CNN, Transformer, мини-ResNet и ResNet18, есть 12 автотестов и демо-скрипт.
В отчёте цели и задачи практики, архитектура библиотеки по модулям (интроспекция, компоновка, анимация, просмотрщик), уровни погружения с таблицей, экспорт в GIF, тестирование, заключение и список источников. Объём 11 страниц, 3 рисунка, 2 таблицы. В архиве исходники, README, тесты и примеры GIF.