深度學習法寶-常用神經網絡畫圖工具、可視化工具

我入坑深度學習已經有一段時間了，實驗室開組會作報告，寫文章都需要畫神經網絡的圖，我目前用了一些感覺還比較不錯的方式，下面做一下總結。

一、 NN-SVG（三種模型）

這個工具可以非常方便的畫出各種類型的圖，是一位來自於麻省理工學院弗蘭克爾生物工程實驗室的人開發的, 該實驗室開發可視化和機器學習工具用於分析生物數據。

• github地址：https://github.com/zfrenchee

• 畫圖工具體驗地址：http://alexlenail.me/NN-SVG/

• 這個可以繪製三種神經網絡結構

  ①全連接結構（Full connected）

     可以更改神經元和連線的顏色，更改每一層的神經元個數，添加刪除隱層，常見的功能都已經包括。

  ②LeNet模型

     這個模型最經典的應用就是mnist手寫辨識。mnist手寫辨識

  ③AlexNet模型

    這個模型最經典的應用就是kaggle的貓狗識別貓狗訓練

二、ConvNetDraw（卷積神經網絡）

  ConvNetDraw是一個使用配置命令的CNN神經網絡畫圖工具，開發者是香港的一位程序員。

這個使用簡單的指令畫卷積神經網絡的圖十分方便！
模型順序：輸入-卷積-激活-池化-…（可能有若干個卷積、激活、池化）-全連接-softmax分類器-輸出

以上是快速製作常用模型的小軟件，當我們需要畫自己設計的網絡的時候，可能DIY性就比較強了，這時候就需要比較靈活的作圖軟件

三、visio

（visio2013軟件）鏈接：https://pan.baidu.com/s/18DBZB5AKD-yh4T_J8Pe96w
        提取碼：iw5k

  大家都知道這個軟件在製作流程圖的時候經常使用到，畫神經網絡也是可以用到的。
visio中主要用到的圖形可以在更多形狀-常規-具有透視效果的塊中找到塊圖形，拖入繪圖區後拉動透視角度調節的黃色點進行調整直到合適爲止，其餘的塊可以按住ctrl+鼠標左鍵進行拉動複製，然後再進行大小、位置仔細調整就可以了。
  這是我自己畫出來的圖形，時間比較緊，畫的比較一般。

四、PPT

PPT簡直是萬能的“製圖軟件”，只要有一定操作能力，有一定審美，就能畫出很美的圖，主要問題就是不用專業軟件，效率稍微低一些，但是肯定可以做出來的！
這是近期使用ppt做的圖（摘下幾個），沒有神經網絡，但是肯定也可以做（插入對應圖形，調整角度即可）！

- 這是深度學習基本步驟

- 這是神經網絡基本構成——神經元

- 這是池化過程

這是目前發現的幾個比較好入門而且實用的軟件，以後發現了會繼續更新！

接下來介紹神經網絡的可視化工具

一、tensorwatch

• 這是python的擴展包，需要提前安裝pytorch框架才能正常安裝這個package。（這個主要就是動態顯示隨着epoch的增加，loss和accuracy的變化，使神經網絡參數的調整更加高效）
  目前我覺得這個文章寫的不錯：
  https://blog.csdn.net/qq_29592829/article/details/90517303

  我經過自己的實驗，覺得效果還不錯。
  作者隨機產生的loss和accuracy，經過這個package的調用，將其動態顯示成爲圖表，一目瞭然。

這個圖是我的實驗結果：

後續會不斷更新