计算机视觉2.19：深度神经网络结构可视化方法

最新推荐文章于 2025-12-10 22:52:50 发布

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本文介绍了网络结构可视化的关键作用，包括在实现论文模型或自定义网络时检查逻辑错误。通过使用graphviz库，我们可以创建模型的可视化表示，确保层序正确和输出维度准确。提供的代码示例展示了如何利用`plot_model`函数将LeNet模型结构保存为图片，便于验证和理解网络设计。

网络结构可视化的重要性

模型结构可视化是一个非常重要的工具，特别当你在：

实现论文中的结构，对他并不熟悉
实现自己自定义的网络结构

通过检查输出的图相，你可以知道网络设计的逻辑上是否有瑕疵，包括：

网络中的层序不正确
卷积层或池化层后的输出维度不正确

所以我们建议在每个卷积块和池化层块之后将模型可视化，让自己能够进行验证。

结构可视化实现

首先我们需要安装一个库：graphviz

mac具体的安装步骤可以参考我的另一篇博客：Mac上安装graphviz. 成功解决ImportError: Failed to import pydot

Ubuntu：
```
sudo apt-get install graphviz
```
接下来，我们还需要安装两个python包

pip install graphviz==0.5.2
pip install graphviz==1.0.0

创建visualize_architecture.py并插入如下代码：

from nn.conv.lenet import LeNet
from tensorflow.keras.utils import plot_model

# 初始化LeNet并将网络结构可视化图像写入硬盘
model = LeNet.build(28, 28, 1, 10)
plot_model(model, to_file="lenet.png", show_shapes=True)