Windows的Conda环境下使用PlotNeuralNet来绘制神经网络

前言

主要是讲了下自己用plotneuralnet中间遇见的一个小问题,末尾有详细介绍plotneuralnet的博客

项目场景:

  Windows环境下,使用了anaconda的Python环境管理器,使用PlotNeuralNet来绘制神经网络图


问题描述

在运行以下shell命令的时候

cd pyexamples/
bash ../tikzmake.sh test_simple

出现了访问被拒绝的错误,如下所示:

../tikzmake.sh: line 4: /c/Users……/python: Permission denied

原因分析:

笔者猜测:可能是我的路径下的python文件无法使用导致发生该错误。


原因定位

笔者首先去错误提示中的路径进行寻找,得到了系统环境中的python文件,如下图所示:
在这里插入图片描述
笔者采用双击以及shell的方式来打开该文件,两种方式都未有任何反应。
到这里,可以确认问题的来源。接下来就是对于该问题的处理办法。

解决办法

前文已经提及,笔者的环境是anaconda来进行python版本管理,所以笔者去conda环境中复制了常用且包较为全面的python文件路径对shell文件中的代码进行替换。
具体流程如下:
首先,使用编辑软件打开tikzmake.sh文件,笔者这里采用vscode打开,记事本或者其他能够对其内同进行编辑的都行。
在这里插入图片描述
其次,找到可用的python文件,复制其路径
在这里插入图片描述
回到编辑界面,将路径进行替换,如下图所示
在这里插入图片描述
保存后重新进行,此时可用。
在这里插入图片描述


PlotNeuralNet本人使用教程

<think>好的,我现在需要帮助用户在Jupyter Notebook中绘制神经网络结构图,并且用户明确要求不使用TensorFlow的解决方案。首先,我得回顾一下用户的问题,确保完全理解需求。用户可能已经知道TensorFlow的方法,但希望寻找替代方案,比如使用其他库或工具。 首先,我应该考虑有哪些Python库可以用于绘制神经网络结构图。常见的库包括Matplotlib、Graphviz、PyTorch的viz工具,以及第三方库如PlotNeuralNet或NN-SVG。我需要逐一分析这些选项,看看哪些适合在Jupyter中使用,同时不需要依赖TensorFlow。 接下来,我需要验证这些库是否满足用户需求。比如,Matplotlib虽然灵活,但手动绘制复杂的网络结构可能比较繁琐。Graphviz结合Python的接口(如pydot或graphviz库)可能更合适,因为它可以生成结构化的图表。另外,PyTorch的torchviz可能是一个选项,但需要确认它是否依赖PyTorch本身,而用户可能只是不想用TensorFlow,其他深度学习框架可能可以接受。 然后,考虑用户的使用场景。用户可能在Jupyter Notebook中希望快速生成图表,所以需要代码示例简单明了,并且能够直接在Notebook中显示图像。比如,使用IPython.display来渲染图片,或者利用库本身的Jupyter支持。 还需要注意安装步骤,确保推荐的库容易安装,比如通过pip或conda。例如,安装graphviz可能需要同时安装系统级的软件,这可能是一个潜在的问题,需要提醒用户。 另外,考虑到用户可能对深度学习框架的依赖有顾虑,比如是否必须安装PyTorch才能使用torchviz。如果用户希望完全避免任何深度学习框架,可能需要推荐更中立的工具,比如PlotNeuralNet,但需要确认其安装和使用是否复杂。 同时,参考用户提供的引用内容,引用[3]提到了CNN模型的设计代码,使用的是PyTorch(nn.Module等),所以用户可能对PyTorch不排斥,但问题明确要求不使用TensorFlow。因此,推荐PyTorch相关的工具可能也是可行的,但需要明确说明。 总结可能的解决方案: 1. 使用Graphviz和pydot库:通过定义网络层,生成DOT语言描述的图,再渲染为图像。 2. 使用PlotNeuralNet:需要LaTeX环境,适合生成高质量的图,但安装可能稍复杂。 3. 使用PyTorch的torchviz:需要安装PyTorch,但可以自动根据模型结构生成图。 4. 使用NN-SVG的离线版本或API:可能需要将结构导出为JSON或类似格式,但用户可能需要在线工具,不太适合集成到Jupyter中。 接下来,需要评估每个方法的优缺点,并给出步骤和示例代码。例如,Graphviz的方法相对通用,但需要用户安装Graphviz软件和Python库。而PlotNeuralNet可能需要更多配置,但结果更美观。Torchviz则适合已经使用PyTorch的用户。 然后,我需要编写具体的代码示例,确保在Jupyter中能够正确运行,并且不需要TensorFlow。例如,使用graphviz时,可能需要先定义各层节点,连接它们,然后渲染。同时,处理可能出现的常见问题,比如路径设置或依赖安装。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步探索,比如如何自定义样式、处理复杂网络或导出图像等。</think>在Jupyter Notebook中绘制神经网络结构图,可以通过以下三种非TensorFlow方法实现: --- ### 方法一:使用Graphviz + Python接口(推荐) **特点**:通过DOT语言描述网络结构,支持自定义节点属性和层级关系 ```python from graphviz import Digraph # 创建有向图对象 dot = Digraph(comment='神经网络结构', format='png') dot.attr(rankdir='LR') # 设置从左到右布局 # 添加网络层节点 dot.node('input', '输入层\n(784神经元)', shape='box') dot.node('hidden1', '隐藏层1\n(256神经元)', shape='box') dot.node('hidden2', '隐藏层2\n(128神经元)', shape='box') dot.node('output', '输出层\n(10神经元)', shape='box') # 建立连接关系 dot.edges([ ('input', 'hidden1'), ('hidden1', 'hidden2'), ('hidden2', 'output') ]) # 在Jupyter中显示 dot ``` ![示例网络图](https://via.placeholder.com/300x150.png?text=Neural+Network+Graph) **安装要求**: ```bash # 需要先安装系统级Graphviz apt-get install graphviz # Linux brew install graphviz # Mac choco install graphviz # Windows # 然后安装Python库 pip install graphviz ``` --- ### 方法二:使用PyTorch的torchviz(需PyTorch环境) **特点**:自动根据模型定义生成计算图 ```python import torch import torch.nn as nn from torchviz import make_dot # 定义简单网络结构 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 256) self.fc2 = nn.Linear(256, 10) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) return self.fc2(x) # 生成可视化图形 model = Net() x = torch.randn(1,784) vis = make_dot(model(x), params=dict(model.named_parameters())) vis.format = 'png' vis.render('model_graph') # 生成并显示图像 ``` --- ### 方法三:使用matplotlib手动绘制 **特点**:完全自定义但编码量大 ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) layers = [ (0, 784, '输入层'), (2, 256, '隐藏层1'), (4, 128, '隐藏层2'), (6, 10, '输出层') ] # 绘制层结构 for x_pos, size, label in layers: ax.add_patch(plt.Rectangle((x_pos, 0), 0.5, size/50, ec='k', fc='skyblue')) ax.text(x_pos+0.25, -5, label, ha='center') # 绘制连接线 for i in range(len(layers)-1): x1 = layers[i][0]+0.5 x2 = layers[i+1][0] plt.plot([x1, x2], [layers[i][1]/100, layers[i+1][1]/100], 'k-', lw=0.5) plt.axis('off') plt.show() ``` --- ### 方案对比 | 方法 | 可视化质量 | 自动化程度 | 学习成本 | 依赖项 | |------------|------------|------------|----------|--------------| | Graphviz | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | 中等 | 需安装Graphviz | | torchviz | ★★★★☆ | ★★★★☆ | 低 | 需PyTorch | | matplotlib | ★★☆☆☆ | ★☆☆☆☆ | 高 | 无 | ---
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