本文将展示如何利用Python中的NetworkX模块来绘制深度神经网络（DNN）结构图。

已知我们创建的DNN结构图如下：

该DNN模型由输入层、隐藏层、输出层和softmax函数组成，每一层的神经元个数分别为4,5,6,3,3。不知道聪明的读者有没有发现，这张示意图完全是由笔者自己用Python绘制出来的，因为并不存在现成的结构图。那么，如何利用Python来绘制出这种相对复杂的神经网络的示意图呢？答案是利用NetworkX模块。

 NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便地进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。NetworkX支持创建简单无向图、有向图和多重图，内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据，支持任意的边值维度，功能丰富，简单易用。

首先，我们需要绘制出该DNN的大致框架，其Python代码如下：

可以看到，我们在代码中已经设置好了这22个神经元以及它们之间的连接情况，但绘制出来的结构如却是这样的：

这显然不是我们想要的结果，因为各神经的连接情况不明朗，而且很多神经都挤在了一起，看不清楚。之所以出现这种情况，是因为我们没有给神经元设置坐标，导致每个神经元都是随机放置的。 接下来，引入坐标机制，即设置好每个神经元节点的坐标，使得它们的位置能够按照事先设置好的来放置，其Python代码如下： 

可以看到，在代码中，通过pos字典已经规定好了每个神经元节点的位置，那么，绘制好的DNN结构示意图如下：

可以看到，现在这个DNN模型的结构已经大致显现出来了。接下来，我们需要对这个框架图进行更为细致地修改，需要修改的地方为：

其中，第二步的文字注释，我们借助opencv来完成。完整的Python代码如下：

 这样生成的图片就是文章最开始给出的DNN的结构示意图。Bingo,搞定！