Công cụ này tạo ra ảnh chụp màn hình macOS cực kỳ chân thực về một lập trình viên đang huấn luyện mô hình phân loại hình ảnh Python trong VS Code với bảng điều khiển trình duyệt trực tiếp, hữu ích cho việc tạo mockup sản phẩm, bài đăng mạng xã hội và hình ảnh minh họa AI.
Ảnh chụp màn hình desktop macOS chân thực về không gian làm việc của một kỹ sư học máy vào ban đêm, góc nhìn trực diện với thanh menu macOS màu xanh đậm và thanh dock hiển thị ở phía dưới. Desktop chứa chính xác 2 cửa sổ ứng dụng chính đặt cạnh nhau. Ở bên trái, một cửa sổ Visual Studio Code lớn với giao diện tối chiếm khoảng hai phần ba màn hình. Dự án VS Code có tên "VISIONCLASSIFIER" trong thanh bên Explorer, với cấu trúc thư mục ML Python thực tế bao gồm chính xác 11 mục hiển thị ở cấp cao nhất hoặc mở rộng: .venv, data, raw, processed, images, notebooks, src, utils, config.yaml, requirements.txt, README.md. Bên trong notebooks, hiển thị chính xác 2 tệp: 01_data_exploration.ipynb và 02_model_training.ipynb. Bên trong src, hiển thị cấu trúc mã ML thực tế với dataset.py, transforms.py, models, resnet.py, train, engine.py, trainer.py, utils.py. Khu vực trình soạn thảo đang mở chính xác 4 tab: trainer.py, engine.py, resnet.py, config.yaml. Tab đang hoạt động là trainer.py. Hiển thị mã huấn luyện Python sạch, đáng tin cậy cho quy trình phân loại hình ảnh ResNet, bao gồm lớp Trainer, các phương thức train(self) và train_epoch(self, epoch: int) -> Dict[str, float], các tham chiếu đến self.cfg.training.epochs, train_metrics, val_metrics, scheduler.step, save_checkpoint, self.model.train(), batch["image"], batch["label"], optimizer.zero_grad, criterion, loss.backward, optimizer.step, accuracy(outputs, targets, topk=(1,))[0]. Làm cho mã sắc nét nhưng trông tự nhiên như trên màn hình, với số dòng hiển thị từ dòng 24 đến 52. Ở dưới cùng của cửa sổ VS Code, terminal tích hợp đang mở ở tab TERMINAL và hiển thị nhật ký huấn luyện thực tế cho chính xác 4 epoch: Epoch 12/50, Epoch 13/50, Epoch 14/50, Epoch 15/50, mỗi dòng có các thông số Loss, Acc@1 và Acc@5 cho cả train và val, cùng một dòng cuối cùng thông báo checkpoint tốt nhất mới đã được lưu. Giữ các con số hợp lý cho một quá trình huấn luyện thành công, với độ chính xác top-1 khoảng 0,88 đến 0,91 và top-5 khoảng 0,97 đến 0,98. Bao gồm thanh trạng thái VS Code thông thường dọc theo phía dưới với chi tiết môi trường Python. Ở bên phải, đặt chính xác 1 cửa sổ trình duyệt web giao diện tối hiển thị bảng điều khiển cục bộ tại localhost:8000 với tiêu đề trang "VisionClassifier | Dashboard" và tiêu đề ứng dụng "VisionClassifier" cùng phụ đề "Image Classification Model". Bảng điều khiển chứa chính xác 3 phần xếp chồng. Phần đầu tiên là "Model Overview" với chính xác 4 thẻ chỉ số: Top-1 Accuracy 91,23%, Top-5 Accuracy 98,30%, Total Parameters 23,51M, Model ResNet-50. Phần thứ hai là "Recent Training" với biểu đồ đường màu tối thể hiện độ chính xác qua 50 epoch, hiển thị chính xác 2 đường cong màu được dán nhãn Train (Top-1) và Val (Top-1), cả hai đều tăng nhanh và ổn định ở mức hơn 90%. Phần thứ ba là "Confusion Matrix" hiển thị bản đồ nhiệt 10x10 với đường chéo sáng và các trục được dán nhãn True Label và Predicted Label. Sử dụng phản chiếu tinh tế, kiểu chữ sắc nét, khoảng cách UI thực tế và độ sáng màn hình đáng tin cậy. Thanh menu trên cùng của macOS hiển thị các menu phổ biến như Code, File, Edit, Selection, View, Go, Run, Terminal, Window, Help ở bên trái và các biểu tượng hệ thống với thời gian hiển thị Tue May 13 9:41 AM ở bên phải. Thanh dock chứa nhiều biểu tượng ứng dụng dễ nhận biết và mang lại cảm giác chân thực nhưng không gây xao nhãng. Phong cách tổng thể: ảnh chụp màn hình siêu thực, không gian làm việc của lập trình viên chuyên nghiệp, giao diện chế độ tối được trau chuốt, không cách điệu, không minh họa, không thể phân biệt với ảnh chụp màn hình thực tế.
