常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖繪圖工具整理

2021-06-21 15:21

4． Caffe

caffe的python編譯模塊提供了繪制net結(jié)構(gòu)的功能，可實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的繪制，這極大的方便了對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的理解和分析。調(diào)用caffe中的draw．py文件便可以進(jìn)行結(jié)構(gòu)圖繪制，也就是將網(wǎng)絡(luò)模型由prototxt變成一張圖片。

5． Tensorboard

TensorBoard 是用于提供機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程期間所需的測(cè)量和可視化的工具。它使您能夠跟蹤實(shí)驗(yàn)指標(biāo)，例如損失和準(zhǔn)確性，可視化模型圖，將嵌入物投影到較低維度的空間等等。尤其是在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，我們可以設(shè)置不同的參數(shù)（權(quán)重W、偏置B、卷積層數(shù)、全連接層數(shù)等），并可以直觀的幫助我們進(jìn)行參數(shù)的選擇。

6． DotNets

這是一個(gè)簡(jiǎn)單的 Python 腳本，用于使用 Python 和 Graphviz 生成前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖片。這受到了 Thiago G． Martins How to draw neural network diagrams using Graphviz 的啟發(fā)。

7．Matlab

MATLAB是美國(guó)MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件，用于數(shù)據(jù)分析、無(wú)線通信、深度學(xué)習(xí)、圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)、信號(hào)處理、量化金融與風(fēng)險(xiǎn)管理、機(jī)器人，控制系統(tǒng)等領(lǐng)域。

Matlab的優(yōu)點(diǎn)很明顯，一般使用過(guò)的人都很清楚。不過(guò)缺點(diǎn)就是他的商業(yè)屬性，同時(shí)由于其帶有米國(guó)“屬性”，對(duì)我們帶來(lái)了一系列的問(wèn)題。可以的情況下還是需要慎重使用，畢竟這個(gè)軟件太容易產(chǎn)生依賴(lài)了。

8．Keras．js

Keras是一款非常流行的深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)框架，基于python，語(yǔ)法簡(jiǎn)潔，封裝程度高，只需十幾行代碼就可以構(gòu)建一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Keras．js是一個(gè)可以在瀏覽器中運(yùn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的JS框架（同時(shí)包含互動(dòng)演示），支持CPU，GPU計(jì)算。區(qū)別于Keras，Keras．js只能運(yùn)行已經(jīng)調(diào)試好的模型，無(wú)法進(jìn)行模型訓(xùn)練。