1NN-SVG
這個工具可以非常方便的畫出各種類型的圖，是下面這位小哥哥開發(fā)的尊浓，來自于麻省理工學(xué)院弗蘭克爾生物工程實驗室, 該實驗室開發(fā)可視化和機器學(xué)習(xí)工具用于分析生物數(shù)據(jù)墓毒。
github地址：https://github.com/zfrenchee
畫圖工具體驗地址：http://alexlenail.me/NN-SVG/
可以繪制的圖包括以節(jié)點形式展示的FCNN style，這個特別適合傳統(tǒng)的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的繪制监憎。
以平鋪網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)展示的LeNet style绞呈，用二維的方式贸人，適合查看每一層featuremap的大小和通道數(shù)目。
以三維block形式展現(xiàn)的AlexNet style佃声，可以更加真實地展示卷積過程中高維數(shù)據(jù)的尺度的變化艺智，目前只支持卷積層和全連接層。
這個工具可以導(dǎo)出非常高清的SVG圖圾亏，值得體驗十拣。
2 PlotNeuralNet
這個工具是薩爾大學(xué)計算機科學(xué)專業(yè)的一個學(xué)生開發(fā)的封拧，一看就像計算機學(xué)院的嘛。
首先我們看看效果夭问，其github鏈接如下泽西，將近4000 star：
https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet
看看人家這個fcn-8的可視化圖，顏值奇高缰趋。
使用的門檻相對來說就高一些了捧杉，用LaTex語言編輯，所以可以發(fā)揮的空間就大了秘血，你看下面這個softmax層味抖，這就是會寫代碼的優(yōu)勢了。
其中的一部分代碼是這樣的灰粮，會寫嗎仔涩。
\pic[shift={(0,0,0)}] at (0,0,0) {Box={name=crp1,caption=SoftmaxLoss: ,%
fill={rgb:blue,1.5;red,3.5;green,3.5;white,5},opacity=0.5,height=20,width=7,depth=20}};
相似的工具還有：https://github.com/jettan/tikz_cnn
**3 **ConvNetDraw
ConvNetDraw是一個使用配置命令的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)畫圖工具，開發(fā)者是香港的一位程序員粘舟，Cédric cbovar熔脂。
采用如下的語法直接配置網(wǎng)絡(luò)，可以簡單調(diào)整x柑肴，y锤悄，z等3個維度，github鏈接如下：
https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/
使用方法如上圖所示嘉抒，只需輸入模型結(jié)構(gòu)中各層的參數(shù)配置。
挺好用的不過它目標分辨率太低了袍暴，放大之后不清晰些侍，達不到印刷的需求。
4 Draw_Convnet
這一個工具名叫draw_convnet政模，由Borealis公司的員工Gavin Weiguang Ding提供岗宣。
簡單直接，是純用python代碼畫圖的淋样，
https://github.com/gwding/draw_convnet
看看畫的圖如下耗式，核心工具是matplotlib，圖不酷炫趁猴，但是好在規(guī)規(guī)矩矩刊咳，可以嚴格控制，論文用挺合適的儡司。
類似的工具還有：https://github.com/yu4u/convnet-drawer
5 Netscope
下面要說的是這個娱挨，我最常用的，caffe的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可視化工具捕犬，大名鼎鼎的netscope跷坝，由斯坦福AILab的Saumitro Dasgupta開發(fā)酵镜，找不到照片就不放了，地址如下：
https://github.com/ethereon/netscope
左邊放配置文件柴钻，右邊出圖淮韭，非常方便進行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的調(diào)整和可視化。這種方式好就好在各個網(wǎng)絡(luò)層之間的連接非常的方便贴届。
其他
再分享一個有意思的靠粪，不是畫什么正經(jīng)圖，但是把權(quán)重都畫出來了粱腻。
http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/
本文轉(zhuǎn)自有三AI
