杂谈 | 那些酷炫的深度学习网络图怎么画出来的?

[复制链接]
s011401 发表于 2019-4-12 19:41:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
来源:https://www.toutiao.com/group/6675224995863462414/
若内容不全,可点击上述链接查看来源网页,在网页中点击红色双层向下的箭头阅读全文
原站点评论数目:29

雷锋网AI科技评论按,本文作者言有三,个人公众号“有三AI”,原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/60146525。雷锋网AI科技评论获其授权转载。正文内容如下:

本文我们聊聊如何才能画出炫酷高大上的神经网络图,下面是常用的几种工具。

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FCNNstyle,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LeNetstyle,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AlexNetstyle,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4000star:

https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

看看人家这个fcn-8的可视化图,颜值奇高。

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。

其中的一部分代码是这样的,会写吗。

\pic[shift={(0,0,0)}]at(0,0,0){Box={name=crp1,caption=SoftmaxLoss:$E_\mathcal{S}$,%

fill={rgb:blue,1.5;red,3.5;green,3.5;white,5},opacity=0.5,height=20,width=7,depth=20}};

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,Cédriccbovar。

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GavinWeiguangDing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,我最常用的,caffe的网络结构可视化工具,大名鼎鼎的netscope,由斯坦福AILab的SaumitroDasgupta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。

其他

再分享一个有意思的,不是画什么正经图,但是把权重都画出来了。

http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/

看了这么多,有人已经在偷偷笑了,上PPT呀,想要什么有什么,想怎么画就怎么画。

不过妹子呢?怎么不来开发一个粉色系的可视化工具呢?类似于这样的

那么,你都用什么画呢?欢迎留言分享一下!