12个神经网络可视化工具,很酷!

本文介绍了一系列用于绘制和可视化神经网络架构的工具,包括draw_convnet、NNSVG、PlotNeuralNet等,这些工具适用于加深对神经网络的理解及辅助学术论文的图表制作。

转自https://github.com/ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network

本期介绍几个可以轻松可视化神经网络的工具,可以用作论文中的画模型图,还可以平日里加深自己对网络的理解。

1  draw_convnet

一个用于画卷积神经网络的Python脚本

  • https://github.com/gwding/draw_convnet

2  NNSVG

  • http://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html

3  PlotNeuralNet

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

使用latex 来展示神经网络

4  Tensorboard

  • https://www.tensorflow.org/tensorboard/graphs

5  Caffe

  • https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/python/caffe/draw.py

使用Caffe/draw.py

6  Matlab

  • http://www.mathworks.com/help/nnet/ref/view.html

7  Keras.js

  • https://transcranial.github.io/keras-js/#/inception-v3

8  DotNet

  • https://github.com/martisak/dotnets

9  Graphviz

  • http://www.graphviz.org/

10  ConX

  • https://conx.readthedocs.io/en/latest/index.html

11  ENNUI 

  • https://math.mit.edu/ennui/

12  Neataptic

  • https://wagenaartje.github.io/neataptic/


### 社交网络舆情分析及其可视化的方法 #### 使用的技术栈 为了实现社交网络上的舆情分析及可视化,所需技术栈包括Python语言、Flask框架、MySQL数据库、`requests`库用于网络爬虫开发、`scikit-learn`作为机器学习工具包执行数据分析任务、`snownlp`进行中文文本的情感分析工作、以及利用词云插件展示关键词频率分布情况[^2]。 #### 数据收集过程 编写爬虫程序来抓取目标社交平台上公开发布的帖子或评论等内容。这里推荐采用`requests`库配合BeautifulSoup或者Selenium等HTML解析器完成网页内容提取操作。确保遵循各网站API接口规定,在合法范围内获取所需资料并存储至本地文件系统或是关系型数据库中以便后续调用处理[^4]。 #### 情感计算模型训练 针对所获得的原始语料建立预处理器模块去除噪声干扰项之后再送入`snownlp`或其他适用NLP引擎内部做进一步加工转换成可供计算机理解的形式;接着运用监督式学习算法比如朴素贝叶斯分类法或者是支持向量机(SVM),也可以尝试深度神经网络架构如LSTM/GRU来进行正负面情绪识别训练得到最终可用版本的情绪判断函数。 #### 结果呈现方式 最后一步就是把经过上述流程产出的信息以易于人类感知的方式展现出来——这通常涉及到图形绘制环节。借助Matplotlib/Pandas内置绘图功能快速生成柱状图折线图饼图等形式多样的统计图表;另外还可以考虑引入Echarts这样的JavaScript开源项目制作交互性强的地图热力图雷达图等等更加炫酷的效果增强用户体验满意度[^3]。 ```python from flask import Flask, render_template_string import pymysql import requests from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='', db='weibo') cursor = conn.cursor() sql_query = "SELECT content FROM weibos" cursor.execute(sql_query) results = cursor.fetchall() sentiments_list = [] for row in results: s = SnowNLP(row[0]) sentiment_value = round(s.sentiments, 2) sentiments_list.append(sentiment_value) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.hist(sentiments_list, bins=range(0, 1), edgecolor="black", alpha=.75) plt.title('Sentiment Distribution of Weibo Posts') plt.xlabel('Positive Sentiment Score') plt.ylabel('Frequency') img_path = './static/sentiment_distribution.png' plt.savefig(img_path) plt.close(fig) html_content = f'<img src="{img_path}" alt="sentiment distribution">' return render_template_string(html_content) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ```
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