时间：2022-08-31 17:11:59 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
网页的链接，http://alexlenail.me/NN-SVG/选择喜欢的风格，在左侧的配置栏中填写自己网络的详细参数即可自动绘制。 徐海蛟教学中运用Keras框架(后端可选tensorflow或theano )，绘制卷积神经网络的结构图，有助于了解或确认自己建立的模型。 Neataptic是灵活的神经网络(带可视化功能)； 神经元和突触可以用一行代码删除。
中文版权所有-未经许可，不得复印、复制-OFweek维科网(高科技行业门户)网站上的所有照片、文字。 以节点形式展示的FCNN style适用于传统的全连接型神经网络结构的绘制。 ConX是用于构建和理解深度学习神经网络的可访问且强大的方法(包括可视化神经网络)。 请小心。 绘制时，顺序按照节点定义的顺序绘制。 因此，三个黑点被定义在中间。
1、神经网络模型分类
得到tags caffe网络结构的可视化网络定义文件net.prototxt后，就可以用工具描绘网络结构。 执行也没有问题，但是我们写论文画神经网络图有自己的要求，需要一定的编程技术来更改程序。 很遗憾，我的编程能力是初学者吧。
2、画神经网络图
这里定义了图表g和4个子图cluster_0、cluster_1、cluster_2、cluster_ 3，在各子图中定义了节点类node和各自的属性。 神经网络是完全连接的，所以需要在每个节点上连接上边(非常麻烦)。 我们制作的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，每层神经元数分别为4、5、6、3、3。
3、神经网络结构图绘制
最近需要在神经网络的模型上画画，搜索了很多地方，发现https://Lutz Roeder.github.io/netron /本文使用了Python的NetworkX模块，深度菜单如果将配置文件放在左边，并在右边出图，则调整和可视化网络参数非常简单。 在这里，通过添加几个名为point的节点，整个网络看起来像是大型网络的缩短版。
4、画神经网络图的办法
我做了很久的神经网络，偶尔想画一下自己模型的架构图，但是做不到。 网络一般很复杂，所以自己用Visio画画很麻烦，但我很懒，在网上搜索了Graphviz。 调用caffe的draw.py文件可以进行地图绘制。 这意味着您可以将网络模型从prototxt更改为图像。
Keras是一种非常受欢迎的深度学习模型开发框架，基于python，语法简洁，封装程度高，只需十几行代码就可以构建深度神经网络。
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