超级赞!N个神经网络可视化利器

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 ·

2021-09-14 06:21

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来源 | pythonic生物人
编辑 | 极市平台

极市导读

 

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1、PlotNeuralNet

使用Latex绘制神经网络。传送门:https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

FCN-8模型

overleaf上Latex代码:https://www.overleaf.com/read/kkqntfxnvbsk

FCN-32模型

overleaf上Latex代码:https://www.overleaf.com/read/wsxpmkqvjnbs

Holistically-Nested Edge Detection

overleaf上Latex代码:https://www.overleaf.com/read/jxhnkcnwhfxp

2、Matlab

https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/view.html;jsessionid=bd77484ba149c98d4d410abed983

net = patternnet;  
net = configure(net,x,t);
view(net)

3、NN-SVG

一个在线工具,点点就阔以了:http://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html

FCNN模型
AlexNet模型
LeNet模型

4、graphcore

回到神经网络最初的地方,像生物细胞神经元neurons一样展示神经网络。https://www.graphcore.ai/posts/what-does-machine-learning-look-like

生物细胞神经元模式图
AlexNet模型
Resnet 50模型

5、graphviz

http://www.graphviz.org/之前介绍过一个类似绘制网络关系的工具👉盘一盘社交网络分析常用networks。

4层网络

6、Keras

深度学习框架Keras 下的一个小模块,https://keras.io/api/utils/model_plotting_utils/

图片

7、neataptic

https://github.com/wagenaartje/neataptic

图片

8、Quiver

https://github.com/keplr-io/quiver


9、Keras.js

在线工具https://transcranial.github.io/keras-js/#/inception-v3


10、Netscope CNN Analyzer

http://dgschwend.github.io/netscope/quickstart.html


11、keras-sequential-ascii

https://github.com/stared/keras-sequential-ascii/

VGG 16 Architecture

OPERATION           DATA DIMENSIONS   WEIGHTS(N)   WEIGHTS(%)  

Input ##### 3 224 224
InputLayer | ------------------- 0 0.0%
##### 3 224 224
Convolution2D \|/ ------------------- 1792 0.0%
relu ##### 64 224 224
Convolution2D \|/ ------------------- 36928 0.0%
relu ##### 64 224 224
MaxPooling2D Y max ------------------- 0 0.0%
##### 64 112 112
Convolution2D \|/ ------------------- 73856 0.1%
relu ##### 128 112 112
Convolution2D \|/ ------------------- 147584 0.1%
relu ##### 128 112 112
MaxPooling2D Y max ------------------- 0 0.0%
##### 128 56 56
Convolution2D \|/ ------------------- 295168 0.2%
relu ##### 256 56 56
Convolution2D \|/ ------------------- 590080 0.4%
relu ##### 256 56 56
Convolution2D \|/ ------------------- 590080 0.4%
relu ##### 256 56 56
MaxPooling2D Y max ------------------- 0 0.0%
##### 256 28 28
Convolution2D \|/ ------------------- 1180160 0.9%
relu ##### 512 28 28
Convolution2D \|/ ------------------- 2359808 1.7%
relu ##### 512 28 28
Convolution2D \|/ ------------------- 2359808 1.7%
relu ##### 512 28 28
MaxPooling2D Y max ------------------- 0 0.0%
##### 512 14 14
Convolution2D \|/ ------------------- 2359808 1.7%
relu ##### 512 14 14
Convolution2D \|/ ------------------- 2359808 1.7%
relu ##### 512 14 14
Convolution2D \|/ ------------------- 2359808 1.7%
relu ##### 512 14 14
MaxPooling2D Y max ------------------- 0 0.0%
##### 512 7 7
Flatten ||||| ------------------- 0 0.0%
##### 25088
Dense XXXXX ------------------- 102764544 74.3%
relu ##### 4096
Dense XXXXX ------------------- 16781312 12.1%
relu ##### 4096
Dense XXXXX ------------------- 4097000 3.0%
softmax ##### 1000

12、TensorBoard

一个评估深度学习框架TensorFlow模型的强力工具。

https://www.tensorflow.org/tensorboard/graphs

图片

13、Caffe

同样是深度学习框架Caffe下的一个小工具,https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/python/caffe/draw.py


14、TensorSpace

3D模式展示神经网络https://tensorspace.org/

ACGAN模型
Vgg16模型
LeNet模型

-END-

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