计算机专业中怎么样绘制神经网络结构图 |
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第一个ConvNetDraw: 两颗星** https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/ 第二个CNN Convoluter:两颗星** https://pwwang.github.io/cnn-convoluter/ 第三个Netron 三颗星*** https://lutzroeder.github.io/netron/ 在线的网址, https://github.com/lutzroeder/netron 也可以在github上下载对应的版本,不过建议网页版就可以查看网络的模型结构图,点击open model 然后在自己的项目中寻找以H5结尾的文件,就可以选择打开了,效果如下: 第四个NN-SVG: 五颗星***** https://github.com/alexlenail/NN-SVG NN-SVG是由来麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室开发的。可以绘制的图包括以节点形式展示的FCNN style,这个特别适合传统的全连接神经网络的绘制。 以平铺网络结构展示的LeNet style,用二维的方式,适合查看每一层featuremap的大小和通道数目。 以三维block形式展现的AlexNet style,可以更加真实地展示卷积过程中高维数据的尺度的变化,目前只支持卷积层和全连接层。 这个工具的优势是操作方便,通过交互式界面直接控制各层增减及变化,支持三种风格,选择空间大,支持SVG格式下载。缺陷是定制化程度低,各连接层不是很好看。 目前支持这三种方式: 第五个是PlotNeuralNet: Github地址:https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet PlotNeuralNet是由萨尔大学计算机科学专业的一个学生开发的。目前主要支持的是卷积神经网络,其中卷积层、池化层、bottleneck、skip-connection、up-conv、Softmax等常规的层在代码中都有定义,但是缺少RNN相关的可视化层展示。 代码用Python编写,需要调用LaTex输出PDF格式文档。需要说明的是,该软件在Windows下运行会有很多报错,在Ubuntu系统下则运行正常。接下来我们先看看示例效果。 PlotNeuralNet的使用方法非常简单,将项目克隆下来之后,想用什么结构,就从PlotNeural里找对应的模块,然后将它们拼接起来就好了。 |
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