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總第 143 篇文章，本文大約 3000 字，閱讀大約需要 10 分鐘
前言
深度學習領域，最常見的就是各種網絡模型，那麼在寫論文或者文章，介紹網絡模型的時候，最好的辦法當然就是展示代碼畫圖，今天介紹的 Github 項目，就是整理了 22 個設計和可視化網絡結構的工具，其地址如下：
https://github.com/ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network
22 款工具名稱分別是：
draw_convnet
NNSVG
PlotNeuralNet
TensorBoard
Caffe
Matlab
Keras.js
Keras-sequential-ascii
Netron
DotNet
Graphviz
Keras Visualization
Conx
ENNUI
NNet
GraphCore
Neataptic
TensorSpace
Netscope CNN Analyzer
Monial
Texample
Quiver
本文首發於我的知乎專欄：https://zhuanlan.zhihu.com/p/147462170
工具
1. draw_convnet
Github: https://github.com/gwding/draw_convnet
star 數量：1.7k+
這個工具最後一次更新是 2018 年的時候，一個 python 腳本來繪製卷積神經網絡的工具，效果如下所示：
2. NNSVG
網址：http://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html
這個工具有 3 種網絡結構風格，分別如下所示：
LeNet 類型：
AlexNet 類型
FCNN 類型
3. PlotNeuralNet
GitHub 地址：https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet
star 數量：8.2k+
這個工具是基於 Latex 代碼實現的用於繪製網絡結構，可以看看使用例子看看這些網絡結構圖是如何繪製出來的。
效果如下所示：
安裝
這裏給出在 Ubuntu 和 windows 兩個系統的安裝方式：
ubuntu 16.04
sudo apt-get install texlive-latex-extra
Ubuntu 18.04.2 是基於這個網站：https://gist.github.com/rain1024/98dd5e2c6c8c28f9ea9d，安裝命令如下：
sudo apt-get install texlive-latex-base
sudo apt-get install texlive-fonts-recommended
sudo apt-get install texlive-fonts-extra
sudo apt-get install texlive-latex-extra
Windows
首先下載並安裝 MikTex，下載網站：https://miktex.org/download
其次，下載並安裝 windows 的 bash 運行器，推薦這兩個：
Git：https://git-scm.com/download/win
Cygwin：https://www.cygwin.com/
使用例子
安裝完後就是使用，按照如下所示即可：
cd pyexamples/
bash ../tikzmake.sh test_simple
Python 的用法如下：
先創建新的文件夾，並生成一個新的 python 代碼文件：
$ mkdir my_project
$ cd my_project
vim my_arch.py
然後在新的代碼文件
my_arch.py中添加這段代碼，用於定義你的網絡結構，主要是不同類型網絡層的參數，包括輸入輸出數量、卷積核數量等
import sys
sys.path.append('../')
from pycore.tikzeng import *
# defined your arch
arch = [
to_head( '..' ),
to_cor(),
to_begin(),
to_Conv("conv1", 512, 64, offset="(0,0,0)", to="(0,0,0)", height=64, depth=64, width=2 ),
to_Pool("pool1", offset="(0,0,0)", to="(conv1-east)"),
to_Conv("conv2", 128, 64, offset="(1,0,0)", to="(pool1-east)", height=32, depth=32, width=2 ),
to_connection( "pool1", "conv2"),
to_Pool("pool2", offset="(0,0,0)", to="(conv2-east)", height=28, depth=28, width=1),
to_SoftMax("soft1", 10 ,"(3,0,0)", "(pool1-east)", caption="SOFT" ),
to_connection("pool2", "soft1"),
to_end()
]
def main():
namefile = str(sys.argv[0]).split('.')[0]
to_generate(arch, namefile + '.tex' )
if __name__ == '__main__':
main()
最後，運行腳本
bash ../tikzmake.sh my_arch
4. TensorBoard
https://www.tensorflow.org/tensorboard/graphs
使用過 TensorFlow 的都應該知道這個繪圖工具，TensorFlow 的可視化工具，查看網絡結構、損失的變化、準確率等指標的變化情況等。
網絡結構的效果如下圖所示：
5. Caffe
https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/python/caffe/draw.py
Caffe 的繪圖工具，效果如下所示：
6. Matlab
http://www.mathworks.com/help/nnet/ref/view.html
Matlab 的繪圖工具，效果如下所示：
7. Keras.js
https://transcranial.github.io/keras-js/#/inception-v3
Keras 的可視化工具，效果如下所示：
8. keras-sequential-ascii
https://github.com/stared/keras-sequential-ascii/
Keras 的一個第三方庫，用於對序列模型的網絡結構和參數進行檢查，直接打印出來結果，比如，VGG 16 的網絡結構如下所示，每層網絡的參數維度，參數的數量以及佔整個網絡參數的比例都會展示出來：
安裝
通過 PyPI：
pip install keras_sequential_ascii
直接通過 github 倉庫：
pip install git+git://github.com/stared/keras-sequential-ascii.git
使用例子
在代碼中添加：
from keras_sequential_ascii import keras2ascii
keras2ascii(model)
9. Netron
https://github.com/lutzroeder/Netron
Star 數量：9.7k+
簡介
Netron 可以可視化神經網絡，深度學習和機器學習模型，目前支持的網絡框架包括：
ONNX:
.onnx, .pb, .pbtxt文件Keras：
.h5，.keras文件Core ML：
.mlmodelCaffe：
.caffemodel, .prototxtCaffe2：
predict_net.pb, predict_net.pbtxtDarknet:
.cfgMXNet：
.model, -symbol.jsonncnn：
.paramTensorFlow Lite：
.tflite
另外，Netron 也有實驗支持這些框架:
TorchScript:
.pt, .pthPyTorch：
.pt, .pthTorch:
.t7Arm NN：
.armnnBarracuda：
.nnBigDL
.bigdl,.modelChainer ：
.npz,.h5CNTK ：
.model,.cntkDeeplearning4j：
.zipMediaPipe：
.pbtxtML.NET：
.zipMNN：
.mnnOpenVINO ：
.xmlPaddlePaddle ：
.zip,__model__scikit-learn ：
.pklTengine ：
.tmfileTensorFlow.js ：
model.json,.pbTensorFlow ：
.pb,.meta,.pbtxt,.ckpt,.index
其效果如下所示：
安裝
安裝方式，根據不同系統，有所不一樣：
macOS
兩種方式，任選一種：
下載
.dmg文件，地址：https://github.com/lutzroeder/netron/releases/latest運行命令
brew cask install netron
Linux
也是兩種方式，任選其中一種：
下載
.AppImage文件，下載地址：https://github.com/lutzroeder/netron/releases/latest運行命令
snap install netron
Windows
也是兩種方式，任選其中一種：
下載
.exe文件，下載地址：https://github.com/lutzroeder/netron/releases/latest運行命令
winget install netron
瀏覽器：瀏覽器運行地址：https://www.lutzroeder.com/ai/netron
Python 服務器：
首先，運行安裝命令 pip install netron，然後使用方法有兩種：
命令行，運行
netron [文件路徑].py代碼中加入
import netron;
netron.start('文件路徑')
10. DotNet
https://github.com/martisak/dotnets
這個工具是一個簡單的 python 腳本，利用 Graphviz 生成神經網絡的圖片。主要參考了文章：https://tgmstat.wordpress.com/2013/06/12/draw-neural-network-diagrams-graphviz/
用法如下：
在 MaxOS 上：
python dotnets.py | dot -Tpng | open -f -a /Applications/Preview.app
或者生成 PDF 文件
python dotnets.py | dot -Tpdf > test.pdf
其效果如下所示：
11. Graphviz
http://www.graphviz.org/
教程：https://tgmstat.wordpress.com/2013/06/12/draw-neural-network-diagrams-graphviz/
Graphviz 是一個開源的圖可視化軟件，它可以用抽象的圖形和網絡圖來表示結構化信息。
其效果如下所示：
12. Keras Visualization
https://keras.io/api/utils/model_plotting_utils/
這是 Keras 庫中的一個功能模塊-- keras.utils.vis_utils 提供的繪製 Keras 網絡模型（使用的是 graphviz ）
其效果如下所示：
13. Conx
https://conx.readthedocs.io/en/latest/index.html
Python 的一個第三方庫 conx 可以通過函數net.picture() 來實現對帶有激活函數網絡的可視化，可以輸出圖片格式包括 SVG, PNG 或者是 PIL。
其效果如下所示：
14. ENNUI
https://math.mit.edu/ennui/
通過拖和拽相應的圖形框來實現一個網絡結構的可視化，下面是一個可視化 LeNet 的例子：
15. NNet
教程：https://beckmw.wordpress.com/2013/03/04/visualizing-neural-networks-from-the-nnet-package/
R 工具包，簡單的使用例子如下：
data(infert, package="datasets")
plot(neuralnet(case~parity+induced+spontaneous, infert))
效果如下所示：
16. GraphCore
https://www.graphcore.ai/posts/what-does-machine-learning-look-like
GraphCore 主要是展示神經網絡中操作的可視化結果，但也包括了網絡結構的內容，比如每層的網絡參數等。
下面展示了兩個網絡結構的可視化效果--AlexNet 和 ResNet50.
AlexNet
ResNet50
17. Neataptic
https://wagenaartje.github.io/neataptic/
Neataptic 提供了非常靈活的神經網絡可視化形式
神經元和突觸可以通過一行代碼進行刪除；
沒有規定神經網絡的結構必須包含哪些內容
這種靈活性允許通過神經進化（neuro-evolution）的方式爲數據集調整網絡結構的形狀，並通過多線程來實現。
其效果如下圖所示：
18. TensorSpace
https://tensorspace.org/
教程：https://www.freecodecamp.org/news/tensorspace-js-a-way-to-3d-visualize-neural-networks-in-browsers-2c0afd7648a8/
TensorSpace 是通過 TensorFlow.js，Three.js 和 Tween.js 構建的一個神經網絡三維可視化框架。它提供了 APIs 來構建深度學習網絡層，加載預訓練模型以及在瀏覽器中就可以生成三維的可視化結構。通過應用它的 API 接口，可以更直觀地可視化和理解通過 TensorFlow、Keras 和 TensorFlow.js 等構建的任何預訓練模型。
效果如下圖所示：
19. Netscope CNN Analyzer
http://dgschwend.github.io/netscope/quickstart.html
一款基於 web 端的可視化和分析卷積神經網絡結構（或者是任意有向無環圖），當前支持使用 Caffe 的 prototxt 形式。
效果如下圖所示：
20. Monial
https://github.com/mlajtos/moniel
計算圖的交互式表示法，展示例子如下所示，左邊是輸入，右側就是對應結構的可視化結果。
21. Texample
http://www.texample.net/tikz/examples/neural-network/
這個工具也可以通過 LaTex 來實現一個神經網絡結構的可視化，比如，一個 LaTex 的例子：
其可視化結果如下所示：
22. Quiver
github: https://github.com/keplr-io/quiver
Star 數量：1.5k
Keras 的一款交互式可視化卷積特徵的一個工具
展示例子如下所示：
安裝方式
兩種方式，直接用 pip
pip install quiver_engine
或者通過 GitHub 倉庫的方式：
pip install git+git://github.com/keplr-io/quiver.git
使用例子
首先構建你的 keras 模型：
model = Model(...)
接着通過一行代碼來發布可視化的展示板：
quiver_engine.server.launch(model, classes=['cat','dog'], input_folder='./imgs')
最後在剛剛設置的文件夾中就可以看到每個網絡層的可視化結果。
如果是想在瀏覽器中查看，代碼如下：
from quiver_engine import server
server.launch(model)
默認的地址是 localhost:5000
參考文章：
https://datascience.stackexchange.com/questions/12851/how-do-you-visualize-neural-network-architectures
https://datascience.stackexchange.com/questions/2670/visualizing-deep-neural-network-training
小結
這 22 款工具的輸出結果既有直接打印的，也有黑白圖、彩色圖、炫酷的球體可視化結果，以及三維可視化結果，基本都可以支持目前主流的深度學習框架，當然也有的是基於特定框架，比如 keras，實現的對應第三方庫。
可以根據需求和使用的框架來進行選擇，相信應該能夠滿足大部分人對可視化網絡結構的需求。
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