那些酷炫的深度学习网络图怎么画出来的？

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探讨算法标注工程师核心技能，深入解析人工智能领域数据标注流程与技术，强调高质量数据对模型训练的重要性。

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工业缺陷检测：基于深度学习的表面缺陷分类
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
05-21 3万+
工业缺陷检测：基于深度学习的表面缺陷分类 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在现代工业生产中，产品质量直接影响企业的竞争力和声誉，工业缺陷检测作为质量把控的重要环节，其技术的发展至关重要。传统的人工检测方式效率低、成本高且易受主观因素影响，难以满足大规模、高精度的生产需求。随着深度学习技术的蓬勃发展，基于深度学习的工业表面缺陷分类方法凭借强大的特征提取和模式识别能力，成为解决工业缺陷检测难题的有效途径。本文将深入探讨基于深度学习的工业表面缺陷分类技术，结合详细的代码示例和概念解析。
深度学习工艺参数优化+酷炫相关性气泡图！CNN卷积神经网络+NSGAII多目标优化算法（Matlab完整源码）
qq_59747472的博客
08-04 88
一、工艺参数优化：挑战与机遇工艺参数优化旨在通过调整生产过程中的各类参数，如温度、压力、时间、原料配比等，实现产品质量提升、生产成本降低、生产效率提高等多个目标。然而，实际生产中的工艺参数优化面临诸多挑战：工艺系统通常具有高度非线性，参数之间相互关联、相互影响；优化目标往往是多个且相互冲突，例如提高生产效率可能会导致产品质量下降；此外，大规模的参数搜索空间也使得传统优化算法难以在可接受的时间内找到最优解。
深度学习模型可视化画图工具(支持tf, caffe, keras,mxnet等多种框架)——Netron3.5.2
11-07
Netron官方版是一款十分可靠和优秀的模型分析软件。Netron官方版提供了直观清晰的操作界面，可以方便开发人员更加地轻松地传输相应的型，并能够有效地解决在框架间交换模型时需要转换的问题，同时兼容win、mac、linux等操作系统，可以满足大家的不同需求。
深度学习网络结构图绘制工具及方法
热门推荐
soderayer的博客
08-07 3万+
汇总一些深度学习网络结构图的工具，这些软件都是只能作为模型图的辅助，更常见的模型组合型的图还是要ppt来画了，或许还有visio。
Caffe学习系列(18): 绘制网络模型
weixin_34219944的博客
01-06 192
python/draw_net.py, 这个文件，就是用来绘制网络模型的。也就是将网络模型由prototxt变成一张图片。 在绘制之前，需要先安装两个库 １、安装ＧraphViz # sudo apt-get install GraphViz 注意，这里用的是apt-get来安装，而不是pip. 2 、安装pydot # sudo pip install pydot ...
使用PlotNeuralNet绘制深度学习网络图
Zhanglw882的博客
04-09 2万+
PlotNeuralNet源代码链接：https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet 网上找了很多画深度学习网络图的方法，发现这个PlotNeuralNet的颜值与实用性比较出色，只是需要进行编程，但是对于搞深度学习的人来说，问题应该不大。 先展示几张PlotNeuralNet画的效果图： 在GitHub上的源码中有所依赖软件安装步骤，本人的电脑是window10系统，需要安装两个小软件，我把链接稍微贴一下（PlotNeuralNet的GitHub页面上也有，
论文必备：深度学习中的网络结构是怎么画的
weixin_43960370的博客
03-16 3486
这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位小哥哥开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。可以绘制的图包括以节点形式展示的FCNN style，这个特别适合传统的全连接神经网络的绘制。以平铺网络结构展示的LeNet style，用二维的方式，适合查看每一层featuremap的大小和通道数目。以三维block形式展现的AlexNet style，可以更加真实地展示卷积过程中高维数据的尺度的变化，目前只支持卷积层和全连接层。
深度学习网络图的绘制
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
08-21 714
1NN-SVG 这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位小哥哥开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。 github地址：https://github.com/zfrenchee 画图工具体验地址：http://alexlenail.me/NN-SVG/ 可以绘制的图包括以节点形式展示的FCNN style，这个...
酷炫花朵变换flash动画
07-24
3. **渐变背景**：渐变是色彩过渡的一种表现形式，可以增加画面的深度和立体感。在Flash中，可以使用渐变填充工具来为对象添加平滑的颜色过渡。花朵变换动画可能配备了渐变背景，使得花朵在这样的背景下更显生动和...
10分钟内用C#实现人脸识别？！Emgu CV vs 深度学习，谁更快更准？
java专栏
01-12 861
通过今天的分享，相信你已经掌握了如何使用C#和Emgu CV构建一个基础的人脸识别系统的全部知识。无论是作为学习项目还是实际应用，这套技能都将为你打开通往计算机视觉世界的大门。那么问题来了，你会选择继续沿用经典的Haar特征分类器，还是会勇敢迈向深度学习的新领域呢？期待听到你的想法！这就是关于“10分钟内用C#实现人脸识别？！Emgu CV vs 深度学习，谁更快更准？”的所有内容啦！是不是觉得既有趣又实用呢？如果你也想试试看的话，不妨按照上面的指南动手做一做吧！
人工神经网络学习流程图
02-20
人工神经网络学习流程图
手把手教你如何自己设计实现一个深度学习框架（附代码实现）
机器学习社区
12-25 4930
本文首先从深度学习的流程开始分析，对神经网络中的关键组件抽象，确定基本框架；然后再对框架里各个组件进行代码实现；最后基于这个框架实现了一个 MNIST 分类的示例，并与 Tensorflow 做了简单的对比验证。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿当前深度学习框架越来越成熟，对于使用者而言封装程
使用latex画好看的深度学习模型图（基于Windows平台）
大家好，我是阿彬，专注于机器视觉中的细节之美与技术之道
07-30 7722
论文里需要画出简洁美观的深度学习模型图，如果采用PPT或者Visio一笔一笔画那么是一项非常耗时耗力的任务。想到现在深度学习这么火热，应该有相关的自动画图工具。在网上找了一些工具，最后确定了一款功能非常强大且作图非常美观的的工具——PlotNeuralNet。该软件下载地址为：https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet 使用该软件可以作出一些非常美...
十三、推荐一个深度学习的画图工具
Hongrui_Chang的博客
03-10 506
推荐一种绘图工具
深度学习模型绘图
⛄
05-19 7946
这些软件都是只能作为模型图的辅助，更常见的模型组合型的图还是要ppt来画了，或许还有visio
如何绘制深度学习模型图？
u014027421的博客
12-07 5212
https://www.zhihu.com/question/317106629
Windows10+Caffe+CUDA7.5+VS2013环境配置
bcd33bcd的博客
12-05 7128
1.程序需求 （1）VS2013的安装，提供链接http://www.iplaysoft.com/vs2013.html。安装过程就略过了。必须先安装VS2013，否则安装CUDA的时候会提示找不到VS程序。 （2）CUDA7.5的安装，提供链接https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。选择对应版本之后最好下载LOCAL模式，NETWORK模式下载
深度学习模型建立的整体流程和框架
W_nihao_123456的博客
08-15 1万+
深度学习模型建立的整体流程和框架 框架图如下，纵向是建立模型的主要流程，是一个简化且宏观的概念，横向是针对具体模块的延展。 数据处理 数据处理一般涉及到一下五个环节： 读入数据 划分数据集 生成批次数据 训练样本集乱序 校验数据有效性 模型设计 网络结构 网络结构指的就是通常所说的神经网络算法中的网络框架，如全连接神经网络，卷积神经网络以及循环神经网络等，不同的网络结构通常有各自最优的处理场景，所以在处理具体问题时选择合适的网络结构是十分重要的。 损失函数 损失函数是模型优化的目标，用于在众多的参数取
深度学习论文网络模型图格式
Drinkwater_的博客
08-11 343
网络模型图一般使用VISIO软件制作足够，注意颜色搭配。 图像输出格式选择TIF，这是TIF输出选项如图所示
算法结构图怎么画深度学习
最新发布
03-25
<think>好的，我现在要回答用户关于如何绘制深度学习算法结构图的问题。首先，我需要明确用户的需求。他们可能希望了解常用的工具、步骤以及一些最佳实践。 用户提到参考引用中的matplotlib，引用[3]说用matplotlib画图虽然不酷炫但规矩，适合论文。所以应该先推荐matplotlib，尤其是结合Python的情况。此外，用户可能还需要其他工具，比如更专业的绘图工具，比如TensorBoard、Keras的绘图函数，或者在线工具如Draw.io、Lucidchart。还有可能提到专业的工具如Inkscape或Adobe Illustrator进行后期美化。 接下来，我需要组织步骤。首先，选择合适的工具，然后设计结构，比如层类型、连接方式，接着绘制并调整样式，最后导出使用。每个步骤需要具体说明，比如使用Keras的model.summary()或者plot_model函数，或者手动绘制时的注意事项。 然后，要考虑示例部分，比如给出一个简单的CNN结构，用不同的工具展示如何绘制。可能需要提到代码示例，比如用matplotlib画示意图，或者用plot_model生成结构图。 另外，用户可能关心如何让结构图更清晰，比如对齐、颜色、标签等设计要点。需要强调这些方面的重要性，以确保图表在论文中的可读性。 还要检查是否有相关引用需要标注，比如引用[3]提到matplotlib，引用[2]可能涉及深度学习模型的结构。但用户的问题主要关于绘图工具，可能引用[3]是主要的参考点。 最后，生成相关问题，考虑用户可能的后续问题，比如工具比较、论文中的规范、动态可视化工具等。需要确保问题与主题相关，并引导用户深入探索。 现在需要确保回答结构清晰，分点列出方法和工具、步骤、示例，并且语言简洁。同时，使用正确的LaTeX格式，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能公式不多，主要关注结构图绘制。不过如果有涉及数学符号的地方，比如层数、参数计算，可能需要公式，但用户的问题更多是绘图方法，可能不需要太多数学内容。但如果有，比如计算参数数量，可以简要提及，不过根据问题，可能不必要。 总结：回答应包含常用工具（分Python库、可视化工具、专业工具）、步骤（设计、绘制、调整）、示例（CNN结构），设计要点，并引用相关的引用[3]和其他可能的引用。确保使用正确的格式，如代码块、列表，以及自然的中文表达。</think>要绘制深度学习算法结构图，可以按照以下方法和工具进行操作： --- ### **一、常用工具及方法** 1. **Python绘图库** - **Matplotlib**：适合绘制简单的结构示意图，可自定义线条、文本框和箭头，适合论文中的基础展示[^3]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8,4)) plt.text(0.1, 0.5, '输入层', fontsize=10, ha='center') plt.text(0.3, 0.5, '隐藏层', fontsize=10, ha='center') plt.text(0.7, 0.5, '输出层', fontsize=10, ha='center') plt.arrow(0.2, 0.5, 0.15, 0, head_width=0.03) plt.axis('off') plt.show() ``` - **Keras/TensorFlow的`plot_model`函数**：自动生成模型结构图，支持显示层名称和参数数量。 ```python from tensorflow.keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True) ``` 2. **专业可视化工具** - **TensorBoard**：TensorFlow的可视化工具，支持动态展示计算图和训练过程。 - **Netron**：专用于神经网络模型结构的查看工具，支持多种框架（如PyTorch、ONNX）。 3. **绘图软件** - **Draw.io/Lucidchart**：在线工具，提供预定义的深度学习组件（如卷积层、循环层）。 - **Inkscape/Adobe Illustrator**：矢量绘图软件，适合精细化调整和论文出版级图片。 --- ### **二、绘制步骤** 1. **设计结构** - 明确模型的层类型（如卷积层、池化层）、连接方式（如残差连接、跳跃连接）和数据流动方向。 2. **绘制核心组件** - 使用矩形框表示层，箭头表示数据流，标注关键参数（如卷积核大小$k \times k$、步长$s$）。 3. **调整样式** - 统一颜色和字体（例如：卷积层用蓝色，全连接层用绿色），添加图例说明。 --- ### **三、示例：CNN结构图** 使用`plot_model`生成的图像可能如下： $$ \text{输入层} \xrightarrow{\text{Conv2D(32, 3×3)}} \text{池化层} \xrightarrow{\text{Flatten}} \text{全连接层} \xrightarrow{\text{Softmax}} \text{输出层} $$ --- ### **四、设计要点** - **对齐与对称**：确保层之间的间距一致，避免视觉混乱。 - **简化复杂性**：对重复模块（如ResNet残差块）用虚线框标注，而非展开所有细节。 - **标注公式**：关键操作可附加公式，例如卷积运算： $$ (I * K)_{ij} = \sum_{m} \sum_{n} I_{i+m,j+n} K_{m,n} $$ ---
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