caffe draw_net.py

本文介绍了一个使用Python脚本绘制神经网络结构图的方法。通过解析输入的网络定义文件(prototxt),该脚本能够生成直观的网络架构图,并允许指定不同的布局方向及网络阶段。
#!/usr/bin/env python
"""
Draw a graph of the net architecture.
"""
from argparse import ArgumentParser, ArgumentDefaultsHelpFormatter
from google.protobuf import text_format

import caffe
import caffe.draw
from caffe.proto import caffe_pb2


def parse_args():
    """Parse input arguments
    """

    parser = ArgumentParser(description=__doc__,
                            formatter_class=ArgumentDefaultsHelpFormatter)

    parser.add_argument('input_net_proto_file',
                        help='Input network prototxt file')
    parser.add_argument('output_image_file',
                        help='Output image file')
    parser.add_argument('--rankdir',
                        help=('One of TB (top-bottom, i.e., vertical), '
                              'RL (right-left, i.e., horizontal), or another '
                              'valid dot option; see '
                              'http://www.graphviz.org/doc/info/'
                              'attrs.html#k:rankdir'),
                        default='LR')
    parser.add_argument('--phase',
                        help=('Which network phase to draw: can be TRAIN, '
                              'TEST, or ALL.  If ALL, then all layers are drawn '
                              'regardless of phase.'),
                        default="ALL")

    args = parser.parse_args()
    return args


def main():
    args = parse_args()
    net = caffe_pb2.NetParameter()
    text_format.Merge(open(args.input_net_proto_file).read(), net)
    print('Drawing net to %s' % args.output_image_file)
    phase=None;
    if args.phase == "TRAIN":
        phase = caffe.TRAIN
    elif args.phase == "TEST":
        phase = caffe.TEST
    elif args.phase != "ALL":
        raise ValueError("Unknown phase: " + args.phase)
    caffe.draw.draw_net_to_file(net, args.output_image_file, args.rankdir,
                                phase)


if __name__ == '__main__':
    main()
Caffe 是一个广泛用于深度学习研究的框架,其网络结构通常由 `.prototxt` 文件定义。为了可视化这些网络结构,有一些工具可以帮助开发者和研究人员更直观地理解模型的组成和数据流动方式。 ### 工具一:Netron Netron 是一个流行的模型可视化工具,支持多种深度学习框架,包括 Caffe。它可以通过图形界面展示网络结构,包括每一层的输入输出维度、参数以及连接关系。Netron 的优势在于其简洁的界面和对多种模型格式的支持。 使用方法: 1. 打开 [Netron 网站](https://netron.app/) 或下载安装其桌面版本。 2. 加载 Caffe 的 `.prototxt` 和 `.caffemodel` 文件。 3. 查看网络结构的可视化表示。 ### 工具二:Caffe 自带的 Python 脚本 Caffe 提供了一些内置的 Python 脚本,可以用于生成网络结构的可视化图。例如,`draw_net.py` 是一个常用的脚本,它依赖于 `protobuf` 和 `graphviz` 库来生成网络结构图。 使用方法: 1. 安装依赖库: ```bash pip install protobuf graphviz ``` 2. 使用 `draw_net.py` 脚本生成可视化图: ```bash python draw_net.py deploy.prototxt network_structure.png ``` 3. 查看生成的 `network_structure.png` 文件。 ### 工具三:TensorBoard 虽然 TensorBoard 主要用于 TensorFlow 模型的可视化,但通过一些转换工具(如 `caffe-tensorflow`),可以将 Caffe 模型转换为 TensorFlow 格式,然后使用 TensorBoard 进行可视化。这种方法适用于希望利用 TensorBoard 强大可视化功能的用户。 ### 工具四:Visualizing Caffe Models with Jupyter Notebook 在 Jupyter Notebook 中,可以通过编写自定义代码来加载 Caffe 模型并绘制网络结构。这种方法需要一定的编程能力,但提供了高度的灵活性。 示例代码: ```python import caffe from caffe import net_spec as ns import matplotlib.pyplot as plt # 加载网络 net = caffe.Net('deploy.prototxt', 'model.caffemodel', caffe.TEST) # 绘制网络结构 plt.figure(figsize=(20, 10)) caffe.draw.draw_net(net, 'TB', 'network_structure.png') plt.imshow(plt.imread('network_structure.png')) plt.axis('off') plt.show() ``` ### 工具五:Caffe2ONNX + ONNX Viewer 将 Caffe 模型转换为 ONNX 格式后,可以使用 ONNX Viewer 来可视化网络结构。这种方法适用于需要跨平台兼容性的场景。 使用方法: 1. 使用 `caffe2onnx` 工具将 Caffe 模型转换为 ONNX 格式。 2. 打开 [ONNX Viewer](https://microsoft.github.io/onnxjs-demo/) 或其他 ONNX 可视化工具。 3. 加载转换后的 ONNX 模型文件。 ###
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