基于PyTorch進行二次開發以實現可視化工程，可以從以下幾個方面入手：模型結構可視化、訓練過程監控、特征可視化等。以下是一些推薦的GitHub項目，這些項目可以幫助你快速搭建一個可視化的工程環境：

### 1. **PyTorch CNN Visualizations**
這是一個專注于卷積神經網絡（CNN）可視化的項目，支持梯度可視化、Grad-CAM、Smooth Grad等多種可視化技術，幫助理解模型的決策過程。

### 2. **TensorBoard**
TensorBoard 是 TensorFlow 的可視化工具，但可以與 PyTorch 無縫集成，支持標量、圖像、直方圖等多種可視化形式，適合實時監控訓練過程。

### 3. **Weights & Biases (W&B)**
W&B 是一個強大的實驗跟蹤工具，支持 PyTorch 等多種框架，可以記錄超參數、模型權重等信息，并提供云端存儲和協作功能。

### 4. **Netron**
Netron 是一個經典的模型可視化工具，支持將 PyTorch 模型導出為 ONNX 格式后進行可視化，能夠清晰展示模型結構。

### 5. **torchview**
torchview 是一個基于 Graphviz 的可視化工具，可以生成模型的結構圖，支持嵌套模型的展開和交互式查看。

### 6. **torchviz**
torchviz 是一個用于可視化 PyTorch 模型反向傳播路徑的工具，適合理解模型的梯度傳播過程。

### 7. **SimplePytorch**
這是一個基于 PyQt5 和 PyTorch 的可視化神經網絡編輯器，提供圖形界面用于搭建和編輯神經網絡，適合新手入門。

### 8. **PyTorch Vision**
PyTorch Vision 提供了豐富的計算機視覺模型和數據集，適合進行圖像分類、目標檢測等任務的可視化。

### 9. **OpenFacePytorch**
該項目提供了 OpenFace 模型的 PyTorch 實現，適合進行人臉識別相關任務的可視化。

### 10. **Augmentor**
Augmentor 是一個用于圖像增強的 Python 庫，支持與 PyTorch 集成，適合在數據預處理階段進行可視化。

### 11. **RoIAlign.pytorch**
該項目實現了 RoIAlign 操作，適合目標檢測任務中的特征可視化。

### 12. **pytorch-cnn-finetune**
支持使用 PyTorch 微調預訓練的卷積神經網絡，適合進行模型微調過程的可視化。

### 13. **maskrcnn-benchmark**
這是一個快速、模塊化的實例分割和目標檢測算法實現，適合進行目標檢測任務的可視化。

### 14. **medicaltorch**
這是一個醫學成像框架，支持 PyTorch，適合醫學圖像處理和分析的可視化。

### 15. **kornia**
kornia 是一個可微分的計算機視覺庫，支持 PyTorch，適合進行圖像處理和幾何變換的可視化。

### 16. **pytorch-text-recognition**
該項目實現了文本識別任務的模型，適合進行文本識別任務的可視化。

### 17. **facenet-pytorch**
該項目提供了預訓練的人臉檢測和識別模型，適合進行人臉相關任務的可視化。

### 18. **detectorron2**
detectorron2 是 FAIR 的下一代物體檢測和分割研究平臺，適合進行目標檢測和分割任務的可視化。

### 19. **torch3d**
torch3d 是一個用于處理 3D 數據的深度學習庫，適合進行 3D 數據處理和可視化的任務。

### 20. **DeepDream in PyTorch**
該項目實現了 DeepDream 算法，適合進行特征可視化和生成藝術圖像。

這些項目涵蓋了從模型結構可視化到訓練過程監控、特征可視化等多個方面，可以根據你的具體需求選擇合適的工具進行二次開發。