pytorch 网络可视化(七)：PlotNeuralNet

最新推荐文章于 2025-03-25 16:54:58 发布

听风、

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分类专栏： pytorch之网络可视化文章标签： python 人工智能深度学习神经网络 pytorch

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PlotNeuralNet 介绍

PlotNeuralNet 是 github 上做神经网络可视化的一个工具，利用 python 将 .py 文件中定义的网络结构转换成 .tex 文件，最后通过 TeXworks 等工具可以将其转换为 .pdf 等形式来显示网络结构。

1. 安装 Texlive

点击 http://www.tug.org/texlive/ 进入下载链接，选择 on DVD。

在这里插入图片描述
选择 downloading the TeX Live ISO image and burning your own DVD。

在这里插入图片描述
选择 downloading from a nearby CTAN mirror。

在这里插入图片描述
选择 texlive2021.iso 进行下载

在这里插入图片描述

下载得到一个 iso 映像文件，双击打开，再双击 install-tl-windows.bat 文件进入安装向导，注意修改安装路径，勾选安装 TeXworks 前端选项，然后就是漫长的等待安装过程。

在这里插入图片描述

2. 下载 PlotNeuralNet 工具包

github 链接：https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

3. 运行自带测试代码

用 pycharm 或者别的 python 编辑器打开 PlotNeuralNet 工程，进入到 pyexamples 路径下，打开 unet.py 文件直接运行。此时会在当前路径下生成一个 unet.tex 文件。

在这里插入图片描述
打开 TeXworks editor 软件，选择文件打开刚开路径下的 unet.tex 文件。

在这里插入图片描述
点击绿色箭头运行，会直接生成并打开一个 unet.pdf 文件，如果显示不完整可以点击适应页面或者将窗口放大，结果如下。

在这里插入图片描述
可以看出输出的网络图非常好看，每一层的 H，W，C 也都是自己可以定义的。

4. 运行自定义测试代码

PlotNeuralNet 的一个弊端就是它是用户利用代码来直接生成并定义的，操作难度较高，其实也不大实用，但在制作论文插图的时候是比较好的。下来通过一个自定义的测试代码来简单介绍使用方法(类似 U-Net)：

import sys
sys.path.append('../')
from pycore.tikzeng import *
# 自定义一个网络结构
arch = [
    to_head('..'),
    to_cor(),
    to_begin(),

    # 写入网络结构，其他代码不要改动
    to_Conv("conv1", 64, 3, offset="(0,0,0)", to="(0,0,0)", height=128, depth=128, width=3),
    # 参数列表：名字；左下角数字大小和厚度；相对于上一幅图的 x,y,z 坐标；对应放在 conv1 的 东(右边)边；高度；宽度；厚度
    to_Conv("conv2", 64, 32, offset="(5,0,0)", to="(conv1-east)", height=64, depth=64, width=32),
    to_Conv("conv3", 64, 32, offset="(5,0,0)", to="(conv2-east)", height=32, depth=32, width=64),
    to_Conv("conv4", 64, 32, offset="(5,0,0)", to="(conv3-east)", height=16, depth=16, width=128),
    to_Conv("conv5", 64, 32, offset="(5,0,0)", to="(conv4-east)", height=16, depth=16, width=128),
    to_Conv("conv6", 64, 32, offset="(5,0,0)", to="(conv5-east)", height=32, depth=32, width=64),
    to_Conv("conv7", 64, 32, offset="(5,0,0)", to="(conv6-east)", height=64, depth=64, width=32),
    to_Conv("conv8", 64, 3, offset="(5,0,0)", to="(conv7-east)", height=128, depth=128, width=3),
    # 箭头连接
    to_connection("conv1", "conv2"),
    to_connection("conv2", "conv3"),
    to_connection("conv3", "conv4"),
    to_connection("conv4", "conv5"),
    to_connection("conv5", "conv6"),
    to_connection("conv6", "conv7"),
    to_connection("conv7", "conv8"),
    # 跳跃连接
    to_skip("conv2", "conv7"),

    to_end()
    ]


def main():
    namefile = str(sys.argv[0]).split('.')[0]
    to_generate(arch, namefile + '.tex')


if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果：

在这里插入图片描述

5. 结语

一般情况下我们查看自定义网络的结构，主要还是查看一些模块间连接方式，特征图变化，参数变化等，而 PlotNeuralNet 是一种完全脱离实际现有网络的工具，其中的一切参数都是自定义的。
虽然 PlotNeuralNet 出的神经网络结构图相比其他工具要好看一些，但它上手的难度比较大，而且只有一些简单的连接等操作，遇到相对复杂的网络花费的时间远大于直接用作图软件画的时间。
只能说可以在做论文插图的时候尝试一下，其他情况完全没必要，相信肯定有一些软件能画比 PlotNeuralNet 更漂亮的神经网络图。