常用神经网络结构图绘图工具推荐

2020/03/23 07:56
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1
Netscope
在线链接:http://ethereon.github.io/netscope
Github地址:https://github.com/ethereon/netscope
文档链接:https://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html
caffe prototxt网络结构可视化工具,



2
Caffe自带工具
caffe源码中python/draw_net.py,这个文件可以将网络结构prototxt文件绘制为一张图片。
代码:

绘制效果:




3
TensorBoard

TensorFlow中文社区:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/how_tos/summaries_and_tensorboard.html


安装

pip install tensorboard

使用:

tensorboard --logdir='./logs/'



4
Keras自带工具
  • keras英文文档: https://keras.io/visualization/#_1
  • keras中文文档: https://keras.io/zh/visualization/#_1
  • keras的Github链接: https://github.com/keras-team/keras



也可以通过model.summary()直接打印结构信息。


5
ConvNetDraw

在线链接:https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/

Github地址:https://github.com/cbovar/ConvNetDraw



6
Netron
  • 官网:https://electronjs.org/apps/netron

  • Github地址https://github.com/lutzroeder/netron

  • 在线界面:https://lutzroeder.github.io/netron/



7
PlotNeuralNet

Github地址:https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet



FCN-8


Holistically-Nested Edge Detectio


8
NN-SVG
  • Github地址:https://github.com/zfrenchee
  • 在线地址:http://alexlenail.me/NN-SVG/
  • 可绘制三种网络结构:全连接神经网络、LeNet模型、AlexNet模型



01

全连接神经网络


可调节连接边的透明度、粗细、正负样本的颜色表示,节点的颜色和大小,是否显示偏置、标签等,输入节点、隐藏节点和输出节点的个数。


02

LeNet模型


用于mnist手写字体识别的经典模型,算是CNN鼻祖模型,除了展示的颜色、线条粗细等属性,还可以设置网络结构每一层的通道、特征宽度高度、卷积核大小。




03

AlexNet模型


2012年Imagenet冠军模型,掀起深度学习热潮的结构。


9
Inkscape
In kscape官网-https://inkscape.org/zh/
Inkscape教程-https://inkscape.org/zh/learn/tutorials/
Understanding LSTM Networks文章就是用该软件画LSTM的



10
draw_convnet
Github地址:https://github.com/gwding/draw_convnet
基于python语言,matplotlib绘图库。




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本文分享自微信公众号 - AI搞事情(AI_gsq)。
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