Graphviz神经网络的绘图

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#graphviz #神经网络

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本文详细介绍使用Graphviz绘制神经网络图的过程，包括安装Graphviz、手动编辑绘图脚本及利用Python脚本自动化生成复杂神经网络图的方法，有效提高绘图效率。

一、Graphviz安装

sudo apt-get install graphviz

二、神经网络绘图

创建并编辑nn.dot，新增如下

digraph G {
	rankdir = LR
	splines = line
	nodesep = .05
	
	subgraph cluster_0 {
		color = white;
		node [style = solid, color = blue, shape = circle];
		I1 I2 I3;
		label = "input layer";
	}

	subgraph cluster_1 {
		color = white;
		node [style = solid, color = orange, shape = circle];
		H11 H21 H31 H41 H51;
		label = "hidden layer 1";
	}
	
	subgraph cluster_2 {
		color = white;
		node [style = solid, color = orange, shape = circle];
		H12 H22 H32 H42 H52;
		label = "hidden layer 2";
	}
	subgraph cluster_3 {
		color = white;
		node [style = solid, color = sienna, shape = circle];
		O1 O2 O3 O4;
		label = "output layer";
	}

	I1 -> H11
	I1 -> H21
	I1 -> H31
	I1 -> H41
	I1 -> H51

        I2 -> H11
        I2 -> H21
        I2 -> H31
        I2 -> H41
        I2 -> H51

        I3 -> H11
        I3 -> H21
        I3 -> H31
        I3 -> H41
        I3 -> H51

	H11 -> H12
	H21 -> H12
	H31 -> H12
	H41 -> H12
	H51 -> H12

        H11 -> H22
        H21 -> H22
        H31 -> H22
        H41 -> H22
        H51 -> H22

        H11 -> H32
        H21 -> H32
        H31 -> H32
        H41 -> H32
        H51 -> H32

        H11 -> H42
        H21 -> H42
        H31 -> H42
        H41 -> H42
        H51 -> H42

        H11 -> H52
        H21 -> H52
        H31 -> H52
        H41 -> H52
        H51 -> H52

	H12 -> O1
	H22 -> O1
	H32 -> O1
	H42 -> O1
	H52 -> O1

        H12 -> O2
        H22 -> O2
        H32 -> O2
        H42 -> O2
        H52 -> O2

        H12 -> O3
        H22 -> O3
        H32 -> O3
        H42 -> O3
        H52 -> O3

        H12 -> O4
        H22 -> O4
        H32 -> O4
        H42 -> O4
        H52 -> O4
}

窗口运行如下命令：

dot -Tjpg nn.dot -o nn.jpg

得到图形如下：

三、python脚本优化

当随着神经网络隐含层层数和各层神经元个数增多，graphviz脚本需要复制粘贴大量格式相同代码，为此考虑python脚本自动增加代码，从而减轻重复工作量。

1. git项目克隆

git clone https://github.com/baymaxKevin/makeNN.git

2. 参数调整

在makeDefConfig方法中修改隐含层层数和各层神经元个数layers_cfg，这里在上面网络基础上，隐含层增加一层，隐含层节点分别为10，4，8。

3. 运行

cmd命令或者Pycharm运行二选一。

3.1 cmd命令

python ./makeNN.py

3.2 Pycharm运行

在Pycharm直接运行即可。

3.3 结果展示

参考文章

https://blog.youkuaiyun.com/lanchunhui/article/details/51469006?utm_source=blogxgwz12

https://blog.youkuaiyun.com/rtygbwwwerr/article/details/50937643