摘要：深度学习网络通常具有比较深的层次结构，因此需要可视化工具将建立的深度学习网络结构层次化的展示出来。本文中我们首先定义一个简单的CNN网络对MNIST数据进行分类，并通过PytorchViz库进行网络的可视化处理。一、准备网络和数据 我们将定义一个简单的CNN模型对手写字体数据进行分类，并对定义好的CNN模型进行可视化。 &nb
转载
2024-01-11 11:36:45
459阅读
在今天的博文中，我将深入探讨如何使用 Python 画出网络结构图。网络结构图在可视化展示网络组件及其相互关系方面非常有用，无论是在数据科学、网络工程还是日常开发中都是一项重要的技能。
### 背景描述
在数字化时代，网络架构变得越来越复杂，清晰的网络结构图可以帮助团队及个人理解系统的各组成部分及其交互方式。在这方面，我使用了“四象限图”，可以直观地展示出不同组件的重要性及复杂性，以帮助决策。
tensorflow基础篇图(graphs),会话(session),张量(tensor),变量(Variable),节点（operation） 1.在会话中执行任务 2.在图中表示计算任务 3.张量（tensor）表示数据 4.变量（Variable）来维护数据 5.节点（operation）表示一次计算结果tensorflow是一个编程系统，使用图graphs来表示计算任务，图graphs中的
PyTorch框架学习二——基本数据结构（张量）一、什么是张量？二、Tensor与Variable（PyTorch中）1.Variable2.Tensor三、Tensor的创建1.直接创建Tensor（1）torch.tensor()（2）torch.from_numpy()2.依据数值创建（1）torch.zeros()（2）torch.zeros_like()（3）torch.ones()（
网络可视化工具Gephi 是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件，其主要用于各种网络和复杂系统，动态和分层图的交互可视化与探测开源工具。可用作：探索性数据分析，链接分析，社交网络分析，生物网络分析等。 Gephi是一个应用于各种网络、复杂系统和动态分层图的交互可视化与探索平台，支持Windows、linux和Mac等各种操作系统。Gephi
转载
2023-10-21 11:35:32
167阅读
网络上确实有很多画神经网络图的方法，我是一个初学者，仅仅只有一点Python基础，下面记录一下我自己第一次画神经网络结构图的方法和踩过的坑。我的办法按照网上各路大神提供的资料，我首先 尝试了graphviz，但是在安装成功后，尝试了网上的一个现成的代码。digraph G {
rankdir=LR
splines=line
nodesep=.05;
node [label=""];
s
转载
2021-01-13 17:05:18
295阅读
文章目录可视化网络结构使用print函数打印模型基础信息使用torchinfo可视化网络结构CNN可视化CNN卷积核可视化CNN特征图可视化方法CNN class activation map可视化方法使用TensorBoard可视化训练过程 datawhale 深入浅出PyTorch 可视化网络结构随着深度神经网络的发展，网络的结构越来越复杂，我们也很难确定每一层的输入结构，输出结构以及参数
转载
2023-10-20 06:52:22
1926阅读
点赞
## 用Matplotlib画神经网络结构图
### 简介
在神经网络中，了解网络结构对于理解模型和调试代码非常重要。Matplotlib是一个强大的绘图库，可以用来绘制神经网络结构图。本文将介绍如何使用Matplotlib来实现这个目标。
### 整体流程
下面是整个流程的概要：
```mermaid
flowchart TD
A[导入所需库] --> B[设置网络结构参数]
原创
2023-12-15 06:47:41
309阅读
论文地址：（ECCV 2016 oral） SSD: Single Shot MultiBox Detectorarxiv.org 笔者读论文的学习笔记，本人水平有限，如有错误，请指出。码字不易，如果您觉得写得不错，请点个赞，谢谢。SSD关键点：one-stage，可以end-to-end训练比YOLOv1快且精准度高，比Faster R-CNN精度略低多尺度：多个feature
转载
2023-12-12 11:31:19
116阅读
# 神经网络结构图的绘制方法
神经网络结构图是深度学习模型中常用的可视化工具，用于展示神经网络的结构和层间连接关系。通过绘制神经网络结构图，可以更直观地理解模型的组成和信息流动，帮助研究者和开发者优化网络结构和参数设置。
在本文中，我们将介绍一种常用的方法来绘制神经网络结构图，使用Python的第三方库"graphviz"和“pydot”来实现。
## 1. 安装依赖库
首先，我们需要安装
原创
2023-07-31 23:08:28
1287阅读
# 1.导入在上篇博客中，例子z = (x+y)^2的计算层就是两个节点。二层神经网络利用计算图的思想可以按照如下简单表示上图中的黑色框均表示计算层，Affine表示加权和层，ReLU表示ReLU激活函数层，SoftmaxWithLoss表示Softmax激活函数和Loss损失函数的组合层。# 2.用Python实现各个计算层1.Affine层的实现求加权和的过程就是X*W+B。（X表示数据矩阵，
转载
2023-10-06 23:01:52
182阅读
画出神经网络结构图 学习资料: 一个神经网络绘图包 latex 自带 Tikz 画图包 Example: Kalman Filter System Model. 基于 Matplotlib 的Viznet 在线生成卷积网络结构图：ConvNetDraw 使用 Viznet 画出神经网络结构图 '''
转载
2020-03-26 23:12:00
721阅读
2评论
在深度学习的发展中，网络结构图的绘制变得愈发重要。这些图不仅用于记录网络的架构，还可以帮助工程师和研究人员更好地理解和交流深度学习模型的结构。本文将详细探讨“网络结构图怎么画深度学习”的整个过程。
## 问题背景
随着深度学习的广泛应用，许多从业者和研究者需要准确描绘出神经网络的结构。一个清晰的网络结构图能够帮助团队成员了解模型设计、进行交流，并为后续的模型优化提供依据。
- **用户场景还
文章目录前言一、引入必备的第三方库二、基础类的构建1.Tensor的构建2.Initializer的构建3.Constant的构建4.Normal类的构建5.Layer类的构建6.Linear类的构建7.Relu激活函数构建8.优化器基类设置9.优化器的设置：SGD10.softmax设计11.模拟其他深度学习框架三、数据加载器的构建1.设计数据加载器类的基类2.设计训练时的batchsize的
转载
2023-11-10 13:55:35
56阅读
一、【实验目的】1、深刻理解网络拓扑结构，并采用多种方法绘制实验室网络拓扑图。2、能够使用第三方模拟软件、PPT等其他方法绘制网络拓扑图。二、【实验背景】在计算机网络相关课程《布线工程》中，经常会碰到以下图例：流程图、网络拓扑图、信息点位分布图、机柜配置图、工具图、产品材料图等。在制作这些图形时，有大量的基本构图元素，如计算机、打印机等。如果使用通用图形软件，全部由自己手工制作，工作量巨大，而且未
转载
2023-09-27 12:35:41
942阅读
目录1. LaTeX的tikz库2. ConvNetDraw3. Visio4. Inkscape-自由绘图5. Omnigraffle6. draw_convnet7. PlotNeuralNet8. NN-SVG9. Python + Graphviz10. Graphviz - dot11. Keras12、Netscope13. Caffe自带绘图工具14. TensorBoard15.
转载
2023-10-13 12:11:11
729阅读
一 概念1.1 定义PERT(Program Evaluation and Review Technique)即计划评审技术，最早是由美国海军在计划和控制北极星导弹的研制时发展起来的。用网络图来表达项目中各项活动的进度和它们之间的相互关系，在此基础上，进行网络分析和时间估计。该方法认为项目持续时间以及整个项目完成时间长短是随机的，服从某种概率分布，可以利用活动逻辑关系和项目持续时间的加权合计，即项
转载
2024-04-01 22:01:06
123阅读
图解例子在最后最近在看李宏毅老师的机器学习，讲到CNN这里的时候对下面这张PPT怎么都想不明白，经过一番网上冲浪，终于搞明白了。原PPT如下。核心疑问：25 * 13 * 13的特征图在经过50个3 * 3的filter之后是怎么变成50 * 11 * 11的特征图的？这一切要从CNN是怎么做卷积的说起。对上图PPT的例子分析如下： （1）输入图像为灰度图（只有一个channel），大小为28 *
转载
2024-02-19 11:07:30
363阅读
# 使用 PyTorch 绘制网络结构图的科普文章
在机器学习和深度学习的领域，神经网络是最常见的工具之一。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，因其灵活性和简易的调试而受到许多研究者和工程师的欢迎。在本篇文章中，我们将探讨如何根据 PyTorch 代码绘制相应的网络结构图，并以示例代码进行说明。
## 1. 为什么绘制网络结构图？
绘制网络结构图有助于我们更直观地理解模型的架构，包
卷积神经网络在深度学习和计算机视觉应用中都有着举足轻重的地位，可以说CNN是目前深度学习的主流方法了。在CNN这样普遍化的工业应用之后，也许你会思考，我们能否更进一步，构造出性能超越CNN的网络结构？解铃还须系铃人，当年提出CNN的Hinton经过多年研究，在2017年11月提出了著名的胶囊网络(Capsule Nets)，并在mnist数据识别任
转载
2024-01-17 08:14:42
126阅读
