卷积神经网络(CNN)可视化网站汇总

于 2025-04-11 10:52:58 发布
阅读量1.2k 收藏 16
点赞数 17
分类专栏： 深度学习 文章标签： cnn 人工智能 神经网络
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zyq880625/article/details/147138300
版权

深度学习

文章目录

前言

汇总几个卷积神经网络（CNN）动画和可视化的网址：

CNN Explainer

https://poloclub.github.io/cnn-explainer/

直观的交互式工具，解释卷积神经网络的基本原理。

Deep Learning Playground

https://playground.tensorflow.org/

谷歌推出的深度学习交互式平台，虽然主要是全连接网络，但适合学习基础概念。

ConvNetJS

http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/

在线训练CNN模型，并实时可视化卷积、池化等过程。

Understanding CNN with Interactive Visualizations

https://www.cs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/

一个简单的卷积神经网络可视化工具，展示每层的特征提取过程。

3Blue1Brown Neural Networks YouTube Playlist

https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnK

最低0.47元/天 解锁文章
神经网络在线可视化工具
cumtchw
09-24 599
https://ethereon.github.io/netscope/#/editor
26款神经网络可视化工具超全汇总，有趣且有用，建议收藏
白话机器学习
01-13 577
Netron支持ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras、Caffe、Darknet、MXNet、PaddlePaddle、ncnn、MNN和TensorFlow.js。地址：https://github.com/stared/keras-sequential-ascii/地址：https://keras.io/api/utils/model_plotting_utils/地址：https://conx.readthedocs.io/en/latest/index.html。
在线 神经网络可视化
juanji3798的博客
01-29 1223
https://ethereon.github.io/netscope/#/editor
记录一个可视化卷积神经网络学习过程的网站
Mr_K_night的博客
06-29 325
可直观看到卷积神经网络前向传播过程中特征提取的过程，帮助理解卷积过程
Netscope:神经网络结构在线可视化工具
weixin_42365433的博客
07-13 901
地址:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor使用方法：直接把prototxt文件放入其中，shift+enter直接结果。
cnn可视化
jacke121的专栏
05-02 3432
CNN解释器 这个可以看效果 https://poloclub.github.io/cnn-explainer/ GitHub https://github.com/poloclub/cnn-explainer 论文 https://arxiv.org/abs/2004.15004
基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用及详解2.0
rothschild666的博客
04-26 3099
基于Pytorch的卷积神经网络CNN实例应用**依旧是DTI也就是药物靶体交互预测**，**数据训练预测模型框架没有变化**，**只有数据集的读取&处理和重新构造及损失函数选择发生变化**，其余部分发生细微变化。
TensorFlow CNN卷积神经网络实现人脸识别性别的检测,并对卷积过程中的提取特征进行了可视化.
05-08
【作品名称】：TensorFlow CNN卷积神经网络实现人脸识别性别的检测,并对卷积过程中的提取特征进行了可视化. 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、...
深度学习卷积神经网络（CNN）全析：原理、实战、前沿，开启 AI 视觉新时代
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-30 1621
摘要：本文全方位解读卷积神经网络（CNN）。开篇回溯神经网络发展，凸显CNN处理结构化数据的崛起之势，介绍其在多领域的变革之力。接着详解CNN架构，剖析卷积、池化、全连接层与激活函数原理，深挖数学本质，搭配Python实操展示应用流程，猫狗分类案例尽显效果。还涵盖拓展优化、跨领域融合创新，探讨挑战应对。更追踪前沿融合，分享工程技巧，深挖行业案例，助力CNN科普教育，展望其引领AI未来走向。
CNN特征图可视化
05-18
基于MATLAB中MatConvNet工具包实现的VGG网络特征图和卷积核可视化
TensorFlow CNN卷积神经网络实现人脸性别检测
05-22
本文主要是实现了根据人脸识别性别的卷积神经网络,并对卷积过程中的提取特征进行了可视化. 卷积神经网络 卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据...
CNN可视化
bjy_fighting的博客
04-27 1252
CNN可视化1、查看感兴趣的任意层的方法 a、将图片放入网络 b、选择感兴趣的层，将该层中的感兴趣的神经元的上游梯度值设为1，其他神经元的值为0 c、反向传播至输入数据，求出dx2、阴影图 a、将图片传入训练过的网络 b、前向传播至softmax层之前的那一层scores输出，确定该图片所属的类型，将该类值设置为1，其他的值设为0，作为上游梯度反向传播 c、由于是灰度图，而前向传播得到的
几个卷积神经网络（CNN）可视化的网站
2301_76846375的博客
10-05 6915
这些资源可以帮助你通过动画、可视化和交互式工具更好地理解卷积神经网络的结构和工作原理。谷歌推出的深度学习交互式平台，虽然主要是全连接网络，但适合学习基础概念。OpenAI提供的神经网络特征可视化工具，展示深度网络中神经元的行为。3Blue1Brown频道的神经网络系列视频，提供精美的动画解释。一个简单的卷积神经网络可视化工具，展示每层的特征提取过程。高质量的交互式论文平台，提供深度学习的详细可视化解释。一个可以生成神经网络结构图的工具，支持卷积神经网络。直观的交互式工具，解释卷积神经网络的基本原理。
【TensorFlow】 在线可视化神经网络demo
杨小浩浩的博客
05-23 3130
文章目录背景使用方法选择数据分布类型 背景 深度学习在近几年又迎来高潮，很多同学都听说过这个名字，而大多数人只是“听说”而已。如何更进一步地了解深度学习以及神经网络的内部构造呢？ 作为深度学习一个经典工具，TensorFlow官网也提供了一个在线可视化的demo，方便大家了解神经网络这一技术。 使用方法 网页地址：http://playground.tensorflow.org/ 进入网站后，通过鼠标调节一些参数就可以生成一个神经网络。 主要包括以下操作： 选择数据分布类型 ...
碎片1：CNN动态可视化交互式网页
weixin_42754478的博客
05-09 1274
目录介绍个人理解对卷积中数学运算的底层深度理解![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200509004144555.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjc1NDQ3OA==,size_16,color_FFFFFF,t_70)对于扁平化和Softmax的理解 介绍 下
cnn可视化工具
gaotihong的博客
10-30 1159
https://www.leiphone.com/news/201707/TmZfbVdmupizoVcB.html  
cnn 分层 可视化 网站_如何可视化分层数据以显示整体关系
weixin_26715991的博客
09-07 614
cnn 分层 可视化 网站 重点 (Top highlight)I worked on infographics for one chapter of UNDERSTANDING USA, a TED conference textbook back in the year 2000. So why talk about infographics from such an old book now...
卷积神经网络cnn怎么作图
最新发布
03-20
<think>好的，我现在要回答用户关于如何用Python或其他工具绘制卷积神经网络（CNN）结构图或可视化的问题。首先，我需要回忆相关的知识，并确保按照用户的系统级指令来组织回答。 用户提到了几个引用，我需要先看一下这些引用内容是否和问题相关。引用1是关于训练CNN进行分类，引用2是可视化CNN的方法汇总，引用3是Python实现BP和CNN，引用4是基于Python的CNN结构可视化，特别是安装TeXLive生成PDF的部分。看来引用2、4和问题直接相关，可能需要引用到。 接下来，我需要整理常见的可视化方法。常用的有使用Keras的model.summary()和plot_model函数，以及第三方库如Netron、TensorBoard，还有基于Graphviz的工具。此外，用户提到的引用4中提到了使用LaTeX生成结构图，这部分可能需要详细说明。 要确保回答符合格式要求：行内数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，中文回答，结构清晰，分步骤，最后生成相关问题。同时，引用的地方需要添加引用标识，如[^2]、[^4]。 首先，回答部分应该分步骤说明不同方法，比如使用Keras内置工具、Netron、TensorBoard、Graphviz结合pydot，以及基于LaTeX的方法。每个步骤需要简要说明如何操作，并附上代码示例（如适用）。例如，使用Keras的plot_model函数时，需要展示代码示例，并提到需要安装pydot和graphviz。 然后，在引用到用户提供的引用内容时，比如引用2提到可视化方法汇总，引用4提到使用LaTeX生成结构图，需要在对应的部分添加引用标识。例如，在介绍使用LaTeX方法时，引用[^4]。 最后，生成相关问题，需要围绕CNN可视化方法的应用、工具比较、原理等展开，比如不同工具的优缺点，可视化在模型调试中的作用，使用LaTeX绘图的步骤，或者特定库如TensorBoard的使用方法。 需要检查LaTeX语法是否正确，例如行内公式是否正确使用$符号，独立公式是否用$$。例如，如果提到数学公式如卷积操作，可能需要写成$W_{new} = \frac{W - F + 2P}{S} + 1$，但根据问题，可能不一定需要太多数学公式，但如果有的话要确保格式正确。 另外，用户提供的引用4中提到了安装TeXLive的步骤，这可能需要在基于LaTeX的方法中详细说明，或者至少提到需要安装相关包，并引用该部分。 最后，确保回答结构清晰，分点说明，代码块用正确的格式，以及相关问题部分有3个左右的问题，符合示例中的结构。</think>### 如何用Python或其他工具绘制卷积神经网络（CNN）架构图 #### 1. **使用Keras内置工具** Keras提供了直接生成模型结构图的工具。通过`model.summary()`可快速查看层级信息，而`plot_model()`函数可生成可视化架构图。 ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.utils import plot_model model = Sequential([ Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(64,64,3)), MaxPooling2D(2,2), Flatten(), Dense(10, activation='softmax') ]) model.summary() # 输出层级信息 plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True) # 生成结构图 ``` - **依赖项**：需安装`pydot`和`graphviz`（通过`pip install pydot graphviz`）[^2]。 #### 2. **使用Netron工具** Netron支持直接导入模型文件（如`.h5`、`.pb`）并交互式查看结构。例如保存Keras模型后，用Netron打开： ```python model.save('model.h5') # 保存模型 ``` - **步骤**：下载Netron（[官网](https://github.com/lutzroeder/netron)），加载模型文件即可。 #### 3. **TensorBoard可视化** TensorFlow的TensorBoard可动态展示模型结构和训练过程： ```python import tensorflow as tf from datetime import datetime log_dir = "logs/" + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S") tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1) model.fit(..., callbacks=[tensorboard_callback]) # 训练时记录日志 ``` - **查看**：命令行输入`tensorboard --logdir logs/`，在浏览器中查看。 #### 4. **基于Graphviz和pydot** 手动定义网络节点关系，通过Graphviz生成矢量图： ```python import graphviz dot = graphviz.Digraph() dot.node('Input', 'Input Layer') dot.node('Conv1', 'Conv2D (32 filters)') dot.edge('Input', 'Conv1') dot.render('cnn_arch', format='png') # 生成图片 ``` #### 5. **基于LaTeX绘制结构图（学术场景）** 通过Python调用LaTeX的`TikZ`包生成PDF格式结构图，需安装TeX环境（如TeXLive）。 ```python # 生成TikZ代码示例 tikz_code = r""" \documentclass{article} \usepackage{tikz} \usetikzlibrary{shapes,arrows} \begin{document} \begin{tikzpicture} \node[draw] (input) {Input}; \node[draw, right of=input] (conv) {Conv2D}; \draw[->] (input) -- (conv); \end{tikzpicture} \end{document} """ with open('cnn.tex', 'w') as f: f.write(tikz_code) ``` - **编译**：使用`pdflatex cnn.tex`生成PDF。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值