Caffe net结构可视化

本文介绍如何使用Caffe的Python接口实现神经网络模型的可视化。通过安装必要的依赖库,如pydot和Graphviz,并运行提供的脚本,可以清晰地展示出模型各层之间的连接关系。

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简介

net可视化主要是以流程图的形式把caffe中使用的模型(每个layer以及layer和layer之间的连接)展现出来,这样更加直观和具体。caffe的python接口下面已经提供了可视net 的功能,就是’draw_net.py’文件。

编译pycaffe

编译caffe时必须编译了caffe的python的wrapper,命令如下,这样才能正常使用caffe下的python接口

make pycaffe

安装pydot

python的pydot模块是Graphviz的dot语言的python接口,这里主要使用Graphviz绘图,当然要安装pydot
网址:https://pypi.python.org/pypi/pydot
使用下面命令安装。

source ENV/bin/activate
pip install pydot

安装Graphviz

Graphviz是大名鼎鼎的贝尔实验室的几位牛人开发的一个画图工具。它的理念和一般的“所见即所得”的画图工具不一样,是“所想即所得”。Graphviz提供了dot语言来编写绘图脚本。
网址:http://www.graphviz.org/
可以根据自己的系统下载相应的deb文件安装。
下载源码根据INSTALL编译安装,执行下面命令进行编译安装。

cd graphviz_dir
./configure
make 
make check
sudo make insall
make installcheck

绘制

绘制mnist的LeNet网络层结构

cd caffe_root/python
python draw_net.py ../examples/mnist/lenet_train_test.prototxt lenet.png

结果
LeNet

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