神经网络结构图生成方法调研

神经网络结构可视化对于理解模型架构和交流设计思想非常重要。当前有许多工具和方法用于生成神经网络结构图，包括开源库和商业工具。下面将介绍几种流行的方法及其特点，并比较它们在可视化效果、易用性和模型框架支持等方面的优缺点。最后，将针对常用深度学习框架（TensorFlow、PyTorch、Keras）的可视化方案进行说明，并总结推荐的最佳实践。

常用可视化工具、框架和库

Graphviz： Graphviz是著名的通用图形绘制工具，经常用于绘制神经网络结构的静态图。许多深度学习库内部利用Graphviz生成模型结构图，例如Keras的plot_model函数实际上调用了Graphviz 。Graphviz能够将模型的层次结构表示为有向图，对于包含分支和合并的复杂网络特别有用 。使用Graphviz通常需要先安装相应的软件和Python接口（如pydot），然后通过库函数导出模型为.dot文件或直接绘图 。其优点是可视化效果清晰，以节点-箭头形式展示网络层次，并可选择显示每层的名称、输出形状等信息 。易用性方面，如果深度学习框架已提供封装（如Keras的plot_model或PyTorch的torchviz），调用非常简单 ；但若需手动编写Graphviz描述，则要求一定的技术门槛。模型支持上，Graphviz本身与特定框架无关，几乎支持所有模型，只要能获取模型结构并按照Graphviz的语法描述即可。因此，它常作为底层引擎被Keras、PyTorch、Caffe等框架使用。

Netron： Netron是一款流行的神经网络模型可视化工具，有桌面应用和网页版本 。它可以直接加载多种格式的模型文件，交互式地展示网络结构 。Netron支持非常广泛的模型类型，包括ONNX、TensorFlow Lite、Keras（H5）、Caffe、Darknet、Core ML、MXNet、PyTorch 等等 。使用Netron非常简单，安装后打开应用将模型文件拖入即可，或通过命令行启动一个本地服务器在浏览器中查看 。可视化效果上，Netron以流程图形式展示神经网络，各层以模块/框的形式按拓扑排序连接（通常自上而下），点击节点还能查看详细的参数和张量维度等信息，是交互式的可视化。它非常适合检查模型结构、张量形状和层属性等。易用性方面，Netron属开箱即用：无需编写代码即可查看模型，但需要先保存模型为支持的格式（PyTorch模型可先导出为ONNX再查看 ）。Netron的缺点是主要用于静态模型检查，无法定制图形风格，也无法在训练过程中动态更新。总体而言，Netron非常适合于跨框架浏览和分享模型架构，是目前深度学习从业者常用的通用可视化工具之一 。

TensorBoard： TensorBoard是TensorFlow官方提供的可视化和工具平台，其中Graph（计算图）面板可用于展示模型的计算图结构 。TensorBoard集成于TensorFlow框架，但也可通过PyTorch等的日志接口使用 。可视化效果上，TensorBoard着重体现计算图的计算流程和作用域：它将操作符和层以节点表示，并按照命名空间分组，可以折叠或展开子图。对于TensorFlow的静态图模式，TensorBoard能直观展现各个算子、层和数据流走向 。在TensorFlow 2的动态图下，可通过将模型封装成tf.function或使用SummaryWriter记录图结构，之后在TensorBoard中查看。TensorBoard的优点是在模型开发调试中非常强大，不仅能看网络结构，还整合了训练指标、参数分布等多种可视化；对于复杂模型，可以通过交互点击节点查看子结构 。易用性方面，对于TensorFlow用户来说，使用TensorBoard非常自然——训练时启用日志记录，然后运行TensorBoard服务器即可 。PyTorch用户也可以使用torch.utils.tensorboard来记录模型图并在TensorBoard中查看 。缺点是TensorBoard主要面向开发调试，输出的图是框架计算图，节点常包含底层算子，美观度和抽象层次不如专门的架构图简洁。另外TensorBoard需要运行服务，在某些环境下可能不如静态图方便分享。总的来说，TensorBoard适合TensorFlow及兼容框架，在模型结构联调和分析时提供了强大的支持 。

PlotNeuralNet： PlotNeuralNet是一种基于LaTeX的神经网络绘图工具 。它并非一个可自动解析模型的库，而是提供了一套利用TikZ宏包在LaTeX中绘制神经网络结构的方案 。使用者需要按照网络层次手动编写网络结构的描述（或者使用提供的示例模版），然后由LaTeX生成高质量的网络结构图。可视化效果是PlotNeuralNet的突出优点：它绘制的图形美观且出版质量高，常用于学术论文和展示文档中。例如，可以绘制卷积神经网络的立体卷积核、特征图块等，使结构示意非常直观 。由于完全手工控制绘图，几乎可以展示任意复杂的结构和注解。易用性方面，PlotNeuralNet对普通用户门槛较高：需要熟悉LaTeX和TikZ的使用，且手动工作量较大，不像其他工具那样一键生成。它更适合有一定排版技能、追求高质量图形的人士，用于报告和演示中的模型结构可视化 。总的来说，PlotNeuralNet提供了最大灵活性和美观度，但需要权衡投入的时间精力。当自动工具生成的图无法满足展示需求时，PlotNeuralNet是不少研究人员的最终选择之一。

其他可视化工具： 除上述主要工具外，还有许多其他用于神经网络结构图的方案：

• Keras内置可视化： Keras（包括独立Keras和tf.keras）提供了keras.utils.plot_model函数，可直接将模型以图形方式保存为文件 。它实际上使用了Graphviz后端 。对Sequential模型和Functional模型都支持良好，并能通过参数显示每层张量shape和层名称等 。对于Keras用户，这是最便捷的选择之一。

• Torchviz： 针对PyTorch模型的静态图可视化，Torchviz（pytorchviz）是一个常用工具。它通过读取PyTorch的动态计算图（autograd graph）并利用Graphviz绘制 。调用Torchviz的make_dot可以生成PyTorch模型的结构图，其中包含模型各层（模块）以及具体的张量操作节点 。Torchviz需要提供一个样例输入通过模型，以捕获计算图。优点是能够明确呈现PyTorch模型的各模块及其连接 。缺点是在动态图机制下，图中可能会出现底层运算节点，且必须先执行模型一次才能获得结构。

• Netron衍生/类似工具： 受到Netron启发，还有一些可视化工具支持多框架，比如Baidu的VisualDL、Zetane等（特别是在ONNX生态中提及 ）。这些工具类似于Netron，提供跨平台的模型结构查看，有的还支持在代码中调用。

• 历史及其他： Caffe框架曾提供脚本将其模型(prototxt)绘制为结构图（利用Graphviz） ；MATLAB的深度学习工具箱有神经网络设计器（Deep Network Designer），可GUI方式构建并可视化网络 ；还有一些研究者开发的绘图脚本或网站，如alexlenail的NN-SVG在线工具，可以生成经典卷积网络的SVG结构图，或使用draw.io这类通用绘图软件手工绘制 。商业平台（如云服务）也常集成可视化界面，但原理多与上述工具类似。

方法对比分析

不同可视化方法各有适用场景和优劣，可从可视化效果、易用性和支持的模型类型等方面进行比较：

• 可视化效果： PlotNeuralNet这类手工绘制方法提供最高质量的图形，适合展示和出版，但自动化程度低。Graphviz生成的拓扑图清晰准确，能体现层次和数据维度，但风格偏工程化。TensorBoard注重计算图细节，附加信息丰富，适合深入分析模型结构但外观相对杂乱。Netron则在清晰展示层次的同时提供交互功能，界面友好，但风格上难以自定义。总体来说，如果追求美观和自定义，可考虑PlotNeuralNet等；如果追求结构清晰且自动生成，Graphviz系工具和Netron效果较好；如果需要交互探查模型，Netron和TensorBoard更胜一筹。

• 易用性： Netron在易用性上表现突出——无需编码，只需加载模型即可查看，上手零门槛。Keras的plot_model等基于Graphviz的接口使用也非常简单，一行代码生成模型图，但前提是安装配置好环境。TensorBoard的使用对TensorFlow用户来说往往已经融入开发流程，但对新人而言需要理解日志和启动服务的步骤；相对地，Torchviz需要编写几行代码和准备数据，通过程度也不高。PlotNeuralNet最为繁琐，需要手动编写定义。但总体而言，针对已有模型文件或训练日志的工具（Netron、TensorBoard）更易用，而需要手工配置的工具（PlotNeuralNet、纯Graphviz绘制）需要更多时间。

• 支持的模型类型： 在这一点上，Netron具有明显优势——它支持市面上几乎所有主流框架的模型格式 （通过ONNX等中间格式甚至可视化任何框架模型）。TensorBoard原生支持TensorFlow计算图，对PyTorch、MXNet等也提供支持但需要额外步骤（如导出日志或ONNX）。Graphviz本身与框架无关，但依赖由用户或库提供模型结构；Keras的plot_model仅适用于Keras模型，Torchviz主要针对PyTorch，Caffe的绘图脚本仅用于Caffe等。若需要跨框架或查看他人模型，Netron是不二选择；在各自框架内部使用时，则首选各框架原生或常用的工具（如TensorBoard之于TF，plot_model之于Keras，Torchviz之于PyTorch）。

综上，不同方法各有所长，没有绝对的赢家 。实际应用中往往多种工具配合使用，以满足不同阶段的需求。

深度学习框架的可视化方案

下面分别介绍TensorFlow、PyTorch、Keras框架中常用的网络结构可视化方法。

TensorFlow 可视化 (TensorBoard 等)

在TensorFlow中，可视化模型结构的首选工具是TensorBoard自带的图形面板。对于使用TensorFlow 1.x静态图模式的用户，只需在构建计算图后将图记录到日志，然后运行TensorBoard即可查看网络结构 。TensorBoard能够将计算图按照命名空间分层显示，并提供放大、缩小、点击节点查看等交互功能 。即使在TensorFlow 2.x（动态图机制）中，用户也可以通过tf.summary.trace或tf.keras的Model.compile(run_eagerly=False)来获取计算图，并在TensorBoard中检查结构。在训练大型模型时，这有助于排查连接错误、观察各层命名和依赖。

除了TensorBoard，TensorFlow用户也可以使用Keras提供的plot_model来生成静态结构图，因为TensorFlow 2集成了Keras接口。例如，在构建好tf.keras.Model后，调用tf.keras.utils.plot_model(model, ...)即可生成模型架构图 。这种方法实际依赖Graphviz，将模型的层次结构导出为.png或.svg文件，适合嵌入文档或报告中 。对于纯TensorFlow构建的模型（非Keras），可以先将计算图保存为GraphDef并使用第三方工具转换为图形，或者借助ONNX将模型导出后用Netron查看。

总结： TensorFlow体系中，TensorBoard是可视化计算图的标准方式，适合动态查看和调试；而Keras的绘图函数提供了快速得到结构示意图的手段，适合展示网络架构概貌。在需要跨框架交流时，也可以将TensorFlow模型导出为SavedModel或ONNX，用Netron这类工具查看。

PyTorch 可视化 (Torchviz、Netron 等)

PyTorch采用动态图机制，没有像TensorBoard那样默认的结构可视化，但有多种第三方途径：

• Torchviz： 这是专为PyTorch开发的可视化库。使用时，先对模型提供一个dummy输入执行一次forward，得到输出张量，然后调用torchviz.make_dot(output, params=dict(model.named_parameters())) 。Torchviz会追踪从输入到输出的计算图，生成对应的Graphviz图形。这能展示模型每一层（Module）的输出，以及底层tensor操作。Torchviz输出的图可以进一步渲染为PDF或PNG保存 。它清晰地标出了PyTorch模型中的各层模块名称和连接关系 ，适合检查模型的实现是否符合预期。不过Torchviz得到的是静态图，在模型修改后需要重新生成。

• Netron： PyTorch模型可以通过ONNX格式与Netron结合。具体做法是将PyTorch模型使用torch.onnx.export导出为ONNX文件，然后在Netron中打开 。Netron对PyTorch（尤其是通过ONNX）的支持很好，展示的结构与TensorFlow等框架的一致，以算子为节点。如不想使用ONNX，Netron对TorchScript模型也有实验性支持 。对于想分享模型结构给不使用PyTorch的人，ONNX + Netron是极佳方案。

• TensorBoard (PyTorch)： 虽然TensorBoard是TensorFlow的工具，但PyTorch可以通过torch.utils.tensorboard将模型信息写入日志。使用SummaryWriter.add_graph(model, input_tensor)即可记录模型结构，然后用TensorBoard加载日志目录，就能看到PyTorch模型的图了 。这一方法在内部也是将模型trace成Graph并序列化（与ONNX类似），因此呈现结果和ONNX方法相仿。不过TensorBoard偏重开发者调试，如果已经使用Netron或者Torchviz，直接用它可能显得重复。

此外，PyTorch领域还可以直接打印模型的model.__str__()得到文字形式的结构，或使用诸如torchsummary打印每层输出尺寸等。但这些文字摘要不在本次讨论的图形范围内。

总结： PyTorch用户在需要静态结构图时，可首选Torchviz快速生成 Graphviz 图，或通过导出ONNX 用 Netron 查看更丰富的细节；若已经在多框架项目中，也可以将模型日志输出到TensorBoard统一查看。总体来看，这些方法各有步骤但都较成熟，其中Netron方式对跨平台交流最有利，而Torchviz适合本地快速检查。

Keras 可视化 (plot_model 等)

Keras由于采用声明式构建模型的方式，天然地支持输出模型架构。最常用的方法是调用 keras.utils.plot_model：只需将模型和输出文件名传入，即可获得网络结构图文件 。Keras的绘图函数可以选项显示每层的名称和张量维度，使得得到的图对网络层次、张量形状一目了然 。这对验证模型搭建是否符合预期非常有帮助——例如确认层连接次序、输出shape是否正确等 。需要注意的是，使用该功能需要提前安装Graphviz及相应的Python接口 。在满足条件情况下，Keras的模型可视化非常简单高效。

对于使用Keras API的TensorFlow用户，除了plot_model，也可以使用TensorBoard。在Model.fit时设置回调TensorBoard并启用write_graph=True，训练日志中会包含计算图数据，可在TensorBoard中查看。这类似于TensorFlow部分所述，不再赘述。

除了Keras自身的工具，Visualkeras等第三方库也专注于Keras模型的可视化 。Visualkeras可以以积木式叠加的风格展示Sequential模型各层，将每层绘制成矩形块依次堆叠，从而得到类似积木塔的结构示意图。这种方式美观且易于理解，适合卷积等分层结构明显的网络。不过Visualkeras支持的模型类型相对有限，主要针对顺序模型或简单的函数式模型。

总结： Keras生态下，内置的plot_model几乎能够满足所有架构可视化需求，是首选方案。对于追求不同视觉风格，诸如Visualkeras等也提供了补充选择。由于Keras模型可以很方便地保存为JSON、YAML或h5格式，也可以借助Netron等通用工具进一步查看或与他人分享结构。

最佳方案与使用场景建议

综合以上工具和方法，选择最佳可视化方案取决于具体需求和场景：

• 快速理解模型结构： 如果希望快速获得模型的结构概览，用于调试或分享，建议使用框架自带或轻量工具——Keras模型直接用plot_model导出图片；PyTorch模型可用Torchviz一键生成Graphviz图；任意框架的模型都可通过导出ONNX后用Netron交互浏览。这样做成本低、见效快。

• 交互式深入分析： 当需要对大型模型进行逐层检查、查看张量维度或者排查错误时，Netron和TensorBoard是理想选择。Netron适合离线模型的检查，提供了跨框架的一致界面和丰富的支持格式 。TensorBoard则适合在模型开发过程中使用，可结合训练过程查看结构，与TensorFlow高度集成 。这两者在调试和教学演示中价值很高。

• 出版级别展示： 如果目的是在论文、报告中展示精美的模型架构图，推荐使用PlotNeuralNet或其他基于专业绘图的方案。虽然需要手动调整，但可以完全控制外观，绘制出高质量的示意图，包括卷积核、池化等细节，增强读者对模型的直观理解 。在时间充裕且追求美观的情况下，这是最佳选择。

• 跨框架和团队协作： 在跨团队或开源项目中，需要分享模型结构给不同背景的人时，ONNX + Netron的组合最通用。将模型转成ONNX标准格式，再用Netron查看，可确保任何人（无论使用何种框架）都能方便地理解模型架构。

最后需要强调，没有单一一个工具适合所有场景。最佳实践是根据需要组合使用：开发调试时用TensorBoard/Netron，设计汇报时用专业绘图，平时简单记录则用内置函数导出图像等 。通过灵活运用这些可视化方法，我们可以更高效地理解和交流神经网络模型结构。