常用神經(jīng)網(wǎng)絡圖繪圖工具整理
4． Caffe
caffe的python編譯模塊提供了繪制net結構的功能，可實現(xiàn)對網(wǎng)絡結構的繪制，這極大的方便了對網(wǎng)絡結構的理解和分析。調用caffe中的draw．py文件便可以進行結構圖繪制，也就是將網(wǎng)絡模型由prototxt變成一張圖片。
5． Tensorboard
TensorBoard 是用于提供機器學習工作流程期間所需的測量和可視化的工具。它使您能夠跟蹤實驗指標，例如損失和準確性，可視化模型圖，將嵌入物投影到較低維度的空間等等。尤其是在訓練網(wǎng)絡的時候，我們可以設置不同的參數(shù)（權重W、偏置B、卷積層數(shù)、全連接層數(shù)等），并可以直觀的幫助我們進行參數(shù)的選擇。
6． DotNets
這是一個簡單的 Python 腳本，用于使用 Python 和 Graphviz 生成前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的圖片。這受到了 Thiago G． Martins How to draw neural network diagrams using Graphviz 的啟發(fā)。
7．Matlab
MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學軟件，用于數(shù)據(jù)分析、無線通信、深度學習、圖像處理與計算機視覺、信號處理、量化金融與風險管理、機器人，控制系統(tǒng)等領域。
Matlab的優(yōu)點很明顯，一般使用過的人都很清楚。不過缺點就是他的商業(yè)屬性，同時由于其帶有米國“屬性”，對我們帶來了一系列的問題�？梢缘那闆r下還是需要慎重使用，畢竟這個軟件太容易產(chǎn)生依賴了。
8．Keras．js
Keras是一款非常流行的深度學習模型開發(fā)框架，基于python，語法簡潔，封裝程度高，只需十幾行代碼就可以構建一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡。Keras．js是一個可以在瀏覽器中運行深度神經(jīng)網(wǎng)絡的JS框架（同時包含互動演示），支持CPU，GPU計算。區(qū)別于Keras，Keras．js只能運行已經(jīng)調試好的模型，無法進行模型訓練。
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