神经网络图绘制

1. NN-SVG

  • 这个工具可以非常方便的画出各种类型的图,是下面这位小哥哥开发的,来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。

github地址:https://github.com/zfrenchee
画图工具体验地址:http://alexlenail.me/NN-SVG/

  • 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。
  • 这个工具可以导出非常高清的 SVG 图,值得体验。

2. PlotNeuralNet

  • 这个工具是萨尔大学计算机科学专业的一个学生开发的,一看就像计算机学院的嘛。首先我们看看效果,其github链接如下,将近 4000 star:

https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

  • !使用的门槛相对来说就高一些了,用 LaTex 语言编辑,所以可以发挥的空间就大了,你看下面这个 softmax 层,这就是会写代码的优势了。](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7826153-688ce8f5d565e45e.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
  • 相似的工具还有:https://github.com/jettan/tikz_cnn

3. ConvNetDraw

  • ConvNetDraw 是一个使用配置命令的 CNN 神经网络画图工具,开发者是香港的一位程序员,Cédric cbovar。
  • 采用如下的语法直接配置网络,可以简单调整 x,y,z 等 3 个维度,github 链接如下:
    https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/
  • 使用方法如上图所示,只需输入模型结构中各层的参数配置。
  • 挺好用的。不过它目标分辨率太低了,放大之后不清晰,达不到印刷的需求

4. Draw_Convnet

  • 这一个工具名叫 draw_convnet,由 Borealis 公司的员工 Gavin Weiguang Ding 提供。
  • 简单直接,是纯用 python 代码画图的,https://github.com/gwding/draw_convnet
  • 看看画的图如下,核心工具是 matplotlib,图不酷炫,但是好在规规矩矩,可以严格控制,论文用挺合适的。
  • 类似的工具还有:https://github.com/yu4u/convnet-drawer

5. Netscope

  • 下面要说的是这个caffe 的网络结构可视化工具,大名鼎鼎的 netscope,由斯坦福 AI Lab 的 Saumitro Dasgupta 开发,找不到照片就不放了,地址如下:

https://github.com/ethereon/netscope

  • 左边放配置文件,右边出图,非常方便进行网络参数的调整和可视化。这种方式好就好在各个网络层之间的连接非常的方便。

5.其他

  • 画权重:http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/

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