教學檢視器
CodefyUI 可用於互動式教學，讓學生查看流經每個節點的實際 tensor。教學檢視器會在 run 期間擷取節點輸出，並顯示在右側面板。
操作說明
- 將
TensorInput節點拖到畫布上（Data 類別）。設定value_mode: explicit，再於它的 16 格格線中輸入 pipeline 要接收的數值，或按隨機填滿。 - 將它連接到一串 tensor 運算節點，例如
Reshape → Softmax → Print，並把 Reshape 的shape設為1,16：預設值-1,784容納不了 16 個數值，執行會因此停止，詳見你的第一個圖。 - 新增一個
Start節點，並將 trigger 輸出連到要開始執行的第一個節點，通常是TensorInput。若缺少這個節點，圖會視為草稿並拒絕執行，詳見你的第一個圖。 - 錄製節點輸出預設為開啟。請在設定 → 錄製與檢視中確認它仍開啟，再點擊執行。每個已完成節點的完整輸出會以 run 為 key，擷取到伺服器記憶體。
- 點擊任一節點。檢視器面板會取得該節點的輸入與輸出，由上到下顯示 shape、dtype、min/max/mean 及實際數值。在
Softmax上，發生變更的儲存格會以熱度著色；Reshape的輸出形狀不同，因此輸入與輸出之間的分隔線改為顯示[1, 4, 4] → [1, 16]。 - 使用 Shift 選取兩個節點，再點擊建立段落（設定 → 錄製與檢視 → 段落比較），只查看 head 輸入與 tail 輸出。畫布會以淺橘色區域包住這些節點，並顯示 HEAD／TAIL 標記。
- 若不需要擷取重度訓練的每個 epoch，請先關閉錄製節點輸出。已擷取的 run 在被逐出或伺服器重啟之前仍可查閱。
擷取的輸出會存放在所有分頁共用的伺服器層級 store 中，最多保留最新 20 個 run，容量上限為 2 GiB（CODEFYUI_RUN_OUTPUT_STORE_MAX_MB，預設 2048）。超過任一上限時，會從最舊的完整 run 開始逐出。從執行任務面板刪除 run 也會移除其擷取輸出，詳見訓練記憶體。段落標記會儲存在 graph JSON 中。
建立或清除段落標記都可復原。Ctrl+Z 會還原誤刪的標記，也會還原被收合成子圖或刪除操作移除的標記，並恢復原本的聚焦狀態。
檢視器面板
選取節點、啟用段落，或將外掛面板停駐在右側時，右側欄會顯示。選取節點時，其中有三個分頁：
| 分頁 | 顯示內容 |
|---|---|
| 前向 | 輸入依序顯示在輸出上方，每個 port 都有依型別著色的圓點；tensor 會顯示為數值格線。節點恰好有一個 tensor 輸入與一個 tensor 輸出且形狀相同時，變更的儲存格以熱度著色；兩者形狀不同時，改由兩者之間的分隔線顯示形狀的變化。 |
| 步驟 | 開啟顯示內部步驟時，已插樁的節點所發出的 __steps__ 追蹤，詳見下文。 |
| 反向 | 開啟擷取梯度時擷取的權重與輸出梯度，詳見下文。 |
分頁還沒有可讀取的 run 時（第一次執行之前，以及重新載入頁面之後），面板會顯示尚未擷取資料。執行期間，每個 port 會等待產生其數值的節點（輸入則是上游節點）：該節點開始之前顯示等待此節點執行…，執行時顯示節點執行中…，節點完成後數值會自動出現。反向分頁會顯示圖表執行中… 直到整個 run 結束，因為梯度要在 forward pass 之後才計算。執行資料已過期 — 重新執行以擷取表示伺服器沒有該 port 的擷取資料：run 已被逐出或刪除，或伺服器已重啟（見上方說明）。排在 worker 上的 run 會把擷取資料保存在該 worker 上，Inspector 向它讀取；worker 斷線期間，各列會顯示保存此 run 錄製輸出的 worker 目前無法連線，下次畫面讀取時會再試一次（執行架構：Worker 上的錄製輸出）。上次執行時若錄製節點輸出是關閉的，在設定仍關閉時，各列會提示開啟這個設定；開啟之後則顯示執行圖表即可擷取數值。這次執行沒有值表示節點已執行，但該 port 沒有產生值（None），例如 TrainingLoop 不是以 fp16 訓練時的 grad_scaler_state。不在上次執行中表示上次執行沒有這個節點的資料：它是在那次執行之後才加入、才被收進新的子圖，或那次執行在到達它之前就已出錯或被停止；在那次執行中出錯的節點則顯示上次執行時出錯。節點詳情的各分頁也採用相同規則。在打開的子圖裡選取節點，會在執行結束後顯示它在上次執行錄到的值，經由子圖輸入傳入的輸入會顯示從區塊的輸入傳入；子圖裡的卡片不顯示執行狀態。
啟用段落後，段落檢視會取代節點檢視，顯示「段落」標頭、段落輸入（N） 及段落輸出（N）。段落輸入包含進入 head 到 tail 節點集合的每條 edge。建立段落需要恰好選取兩個節點：畫布上位置較左的節點是 head，另一個是 tail；若 head 到 tail 之間沒有資料路徑，會顯示段落：頭節點與尾節點之間沒有資料連線，且不會建立段落。新建立的段落會成為目前段落，也就是檢視器顯示的段落；點擊其他區域的邊框，即可改以該段落為目前段落。畫布上可以同時有多個段落；區域上的 x 只會移除該段落，取消當前段落會清除檢視器目前顯示的醒目段落。按 › 可將面板收合為窄條。
節點詳情
雙擊節點、選取後按 Enter，或按右鍵 → 開啟節點詳情，即可開啟節點詳情對話框。左側顯示參數表單，右側顯示檢視器中的節點資訊。
| 分頁 | 顯示內容 |
|---|---|
| 程式碼 | 僅適用於 script 節點，且是開啟這類節點時的預設分頁；其中有 script editor 與輸入／輸出 port 數量。 |
| 子圖 | 僅適用於 subgraph 實例；其中有 block 的邊界 port 與進入子圖按鈕。 |
| 輸入／輸出 | 各 port 擷取的數值，顯示方式與檢視器的前向分頁相同。 |
| 步驟／反向傳播 | 步驟追蹤與擷取的梯度；分頁有 run 可供讀取後即可使用。 |
| 統計 | 伺服器為每個 port 計算的摘要統計，詳見下文。 |
| 說明 | 節點的一行說明與較長的詳細說明、參數的型別／預設值／範圍／選項，以及各個 port。 |
按 Left／Right 可在不關閉對話框的情況下切換到畫布上的上一個／下一個節點，按 Esc 可關閉。點擊節點名稱會顯示重新命名欄位；Enter 套用，Esc 取消。run 結束後點擊 edge，可查看流經內容的 type、shape、dtype、min/max/mean 摘要。其中的查看統計連結會開啟節點詳情，並在統計分頁中聚焦該 port。
統計分頁
GET /api/execution/outputs/{run}/{node}/{port}/stats 會回傳已擷取 port 的固定大小摘要，而不是實際數值。元素數、min、max、NaN 與 Inf 數量、零值比例，以及 integer label tensor 的類別分佈一律精確。mean、std、quantile 與 64-bin histogram 在不超過 400 萬個元素時也會精確計算；超過時則使用以 seed 固定的 100 萬元素樣本，並在回應中標記 "sampled": true（CODEFYUI_STATS_SAMPLE_THRESHOLD、CODEFYUI_STATS_SAMPLE_SIZE）。計算後的摘要會快取，總上限為 CODEFYUI_STATS_CACHE_MAX_BYTES（8 MB）。
設定 popover 的開關
工具列的設定 popover 會依區段排列各列。錄製與檢視與訓練行為屬於目前的分頁：它們隨分頁儲存、會寫入工作區檔案，且沒有開啟任何分頁時不會顯示（見歡迎畫面）。運算裝置與編輯器各列由這個瀏覽器保存，套用到所有分頁。LLM 提供者、選用套件與外掛與這台伺服器各列與伺服器有關。除非該列另有說明，每個開關預設都是關閉的。
| 區段 | 設定 | 用途 |
|---|---|---|
| 執行 | 運算裝置 | 執行旁的裝置選單設為跟隨設定（…） 的圖使用這個裝置；在你變更之前為 CPU。這台伺服器沒有該裝置時這一列會顯示什麼，請見裝置無法使用時。 |
| LLM 提供者 | ChatGPT Codex 帳號 | Codex provider 的登入／登出／重新檢查，詳見 Graph Copilot。 |
| 選用套件與外掛 | 套件中心 | 開啟套件中心；這一列會顯示已安裝的套件數量。 |
| 外掛中心 | 開啟外掛中心；這一列會顯示已安裝與可安裝的外掛數量。 | |
| 錄製與檢視 | 錄製節點輸出 | 擷取每個已完成節點的完整輸出，供檢視器使用。預設開啟；請在大量訓練前關閉。 |
| 顯示內部步驟 | 已插樁的節點會記錄中間步驟，例如 attention score 與 softmax temperature，並提供給步驟分頁。開啟時不會使用快取，所有節點都會重新執行。 | |
| 段落比較 | 建立段落會將選取的兩個節點包在 HEAD/TAIL 區域中；取消當前段落會移除醒目的段落。 | |
| 訓練行為 | 在多次執行間保留權重 | 在多次點擊執行之間保留 Conv2d／Linear／Attention 權重。預設關閉，每個 run 都像匯出的程式一樣從頭開始；開啟時下一個 run 會接著訓練，執行紀錄也會註明。 |
| 立即重置所有權重 | 重置會先要求確認，再移除這個分頁所有快取的權重；下一次執行會重新初始化。 | |
| 擷取梯度 | 執行 forward + .backward()，並儲存各 layer 的梯度供反向分頁使用。開啟時不會使用快取，所有節點都會重新執行。 | |
| 自動合成損失 | 圖中沒有 Loss／BackwardOnce 節點時，自動合成一個 loss，讓 .backward() 能執行。只有在擷取梯度開啟時才能使用。 | |
| 亂數種子 | 使用一個數字為每個節點設定 seed，並跟著圖一起存檔（settings.seed）；留空表示不設定。seeded run 一次只執行一個節點，詳見可重現的執行。 | |
| 決定性演算法 | 要求 PyTorch 使用決定性 kernel（warn_only）。這項設定會與 seed 及裝置一起隨 run 送出。 | |
| 編輯器 | 對齊格線 | 拖曳節點時自動對齊 24 px 的畫布格線；開啟時，畫布上已有的節點也會對齊格線。 |
| 顯示節點說明 | 將滑鼠停在畫布或側欄的節點上時顯示說明卡片。預設開啟。 | |
| 節點分類模式 | 側欄要列出哪些類別：入門只列出 Data、CNN、Training 與 IO；全部（預設）列出所有類別。快速搜尋（雙擊畫布）不受此設定影響，詳見側邊欄。 | |
| 連線樣式 | 電路板（預設）將連線畫成電路板走線，曲線則使用平滑曲線；Start 節點的 trigger 連線也採用相同設定。 | |
| 這台伺服器 | — | 顯示版本、節點與預設組合數量，以及每個記憶體內 store 相對於預算的使用量，並提供重新讀取按鈕。 |
步驟追蹤（顯示內部步驟）
開啟顯示內部步驟後，已插樁的節點會發出 __steps__ 追蹤，檢視器會逐列顯示。教學用外掛節點會使用這項功能。例如，Edu-ColumnStats 會將母體標準差公式顯示為 sum → divide → deviations² → variance → sqrt。詳見 外掛。
擷取梯度（反向分頁）
開啟擷取梯度後，引擎會執行 forward pass、呼叫 .backward()，並儲存各 layer 的梯度。在檢視器中開啟節點的反向分頁，即可查看每個 layer 的梯度大小，用於診斷梯度消失或梯度爆炸。
這個分頁會列出輸出梯度（每個輸出 port 一項）與權重梯度（每個參數一項）。每一項都是依 |g| 相對於其最大值著色的格線，上方的標記也會列出 L2 norm ‖g‖：‖g‖ 小於 1e-7 或 |g| 的平均小於 1e-8 時為梯度消失，‖g‖ 大於 1e3 或 |g| 的最大值大於 1e2 時為梯度爆炸，其餘為健康。
完整尺寸檢視器
五張 attention 卡片（attention heatmap、attention mask，以及三個 Edu attention 節點）有查看完整按鈕，embedding scatter 卡片則是開啟詳細檢視；兩者都會在完整尺寸的 heatmap 或 scatter 檢視器中開啟圖表。捲動畫布、縮放或變更 layout 時，檢視器仍會保持開啟；按 Esc 可關閉。
scatter 檢視器會在距畫面中心最近底下列出最接近畫面中心的 60 個標籤，並提供篩選標籤… 輸入框。點擊標籤會將畫面置中到該點，眼睛按鈕可隱藏或顯示該點（全部顯示會恢復所有點）。拖曳可平移、滾動可縮放，也可以使用圖表上方的縮小、放大與重設視圖按鈕。heatmap 檢視器的底部會顯示 seq_len；各列以各自的色階著色時（attention weight 即是如此），還會顯示色階以列為單位正規化。