如何画深度学习论文中的网络框架和技术方案?

该博客分享了一个GitHub工程,其中包含一个包含大量神经网络基础组件的PPT。用户可以下载PPT,通过简单的复制和修改这些组件来设计自己的神经网络方案,如同搭积木一般。如果PPT无编辑权限,可联系博主。参考链接提供了详细操作说明。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一. 推荐一个工程

工程地址:https://github.com/dair-ai/ml-visuals

二. 用法

1. 从该工程中下载PPT,该PPT(100多页)中包含很多神经网络的基本组件。

2. 根据你的设计需求,拷贝里面的基本组件或者修改里面的组件,设计出你要的方案。

3. 只需要你基本的PPT操作,就像搭积木一样设计好你自己的方案。

如果你下载的PPT没有修改权限,请联系博主。
参考博客:https://blog.youkuaiyun.com/qq_15698613/article/details/116751373

### 绘制神经网络架构图的方法 绘制神经网络架构图可以通过多种工具编程库实现。以下是几种常见的方法及其特点: #### 方法一:使用绘图工具手动绘制 一些专业的绘图工具有助于快速创建清晰的神经网络结构图。这些工具通常提供拖拽功能以及预定义形状,适合初学者或不需要频繁修改的设计者。 - **Visio**: Visio 是一种强大的流程图矢量图形设计工具,支持自定义模板并能高效完成复杂网络结构的构建[^5]。 - **Draw.io (Diagrams.net)**: Draw.io 提供在线编辑环境,允许用户通过简单的操作生成高质量的神经网络架构图,并且完全免费[^3]。 #### 方法二:借助专门的开源项目自动生成功能 对于希望自动化处理或者追求精确度的技术人员来说,某些特定开发出来的脚本可能更加合适。 - **PlotNeuralNet**: 它是一个基于 LaTeX 的 Python 库,用于渲染美观的神经网络架构图到 PDF 文件当中去。尽管它在 Windows 平台上可能存在兼容性问题,但在 Linux 系统如 Ubuntu 下表现良好[^4]。 ```python from plot_neural_net import NeuralNet net = NeuralNet() net.add_layer(784, 'Input') net.add_layer(100, 'Hidden') net.add_layer(10, 'Output', is_output=True) print(net.make_plot()) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `plot_neural_net` 创建一个三层前馈型全连接层组成的简单多层感知机模型。 #### 方法三:采用高级数据科学框架内置可视化组件 现代机器学习框架自带丰富的API接口,可以直接提取训练好的模型参数进而转换成直观易懂的形式展现出来。 - TensorFlow/Keras 中提供了 Model.summary() tf.keras.utils.plot_model 函数来导出当前实例化的计算流图表示形式;PyTorch 用户也可以考虑 torchviz 插件获取相似的功能体验. ```python import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10) ]) tf.keras.utils.plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True) ``` 此段示范了怎样运用 Keras API 构建基础分类任务所需的 CNN 结构,并将其保存至本地磁盘作为图片文件存储起来以便后续查阅分析之需。 --- ### 总结 无论是选择便捷高效的图形界面应用程序还是深入挖掘底层逻辑定制专属解决方案,每种途径都有各自的优势所在。具体选用哪种取决于个人偏好、实际需求以及技术水平高低等因素综合考量决定。
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