如今这年代，做深度神经网络的，假如没有自己的文章里画一个神经系统网络结构图，都过意不去外出跟人讲话。今日网编给大伙儿详细介绍一个专用工具，给你简易又迅速的拿下神经系统网络结构图：plotneuralnet。
如今这年代，做深度神经网络的，假如没有自己的文章里画一个神经系统网络结构图，都过意不去外出跟人讲话。今日网编给大伙儿详细介绍一个专用工具，给你简易又迅速的拿下神经系统网络结构图：plotneuralnet。
专用工具介绍plotneuralnet专用工具，具与其名，plotneuralnet用的，最先大家看一下实际效果：
fcn-8
.jpg)
vgg-16
holistically-nestededgedetection
安裝应用plotneuralnet的操作方法比较简单，最先将这一新项目复制出来：
gitclonehttps://github.com/harisiqbal88/plotneuralnet
随后，你能自身写一个python脚本制作，要想用哪种构造，就从plotnerualnet里找相匹配的控制模块，随后，把他们拼起來就可以了,如同unet:
你只必须循规蹈矩的堆：
importsyssys.path.append('../')fromcore.tikzengimport*fromcore.blocksimport*arch=[to_head('..'),to_cor(),to_begin(),#inputto_input('../examples/fcn8s/cats.jpg'),#block-001to_convconvrelu(name='ccr_b1',s_filer=500,n_filer=(64,64),offset="(0,0,0)",to="(0,0,0)",width=(2,2),height=40,depth=40),to_pool(name="pool_b1",offset="(0,0,0)",to="(ccr_b1-east)",width=1,height=32,depth=32,opacity=0.5),*block_2convpool(name='b2',botton='pool_b1',top='pool_b2',s_filer=256,n_filer=128,offset="(1,0,0)",size=(32,32,3.5),opacity=0.5),*block_2convpool(name='b3',botton='pool_b2',top='pool_b3',s_filer=128,n_filer=256,offset="(1,0,0)",size=(25,25,4.5),opacity=0.5),*block_2convpool(name='b4',botton='pool_b3',top='pool_b4',s_filer=64,n_filer=512,offset="(1,0,0)",size=(16,16,5.5),opacity=0.5),#bottleneck#block-005to_convconvrelu(name='ccr_b5',s_filer=32,n_filer=(1024,1024),offset="(2,0,0)",to="(pool_b4-east)",width=(8,8),height=8,depth=8,caption="bottleneck"),to_connection("pool_b4","ccr_b5"),#decoder*block_unconv(name="b6",botton="ccr_b5",top='end_b6',s_filer=64,n_filer=512,offset="(2.1,0,0)",size=(16,16,5.0),opacity=0.5),to_skip(of='ccr_b4',to='ccr_res_b6',pos=1.25),*block_unconv(name="b7",botton="end_b6",top='end_b7',s_filer=128,n_filer=256,offset="(2.1,0,0)",size=(25,25,4.5),opacity=0.5),to_skip(of='ccr_b3',to='ccr_res_b7',pos=1.25),*block_unconv(name="b8",botton="end_b7",top='end_b8',s_filer=256,n_filer=128,offset="(2.1,0,0)",size=(32,32,3.5),opacity=0.5),to_skip(of='ccr_b2',to='ccr_res_b8',pos=1.25),*block_unconv(name="b9",botton="end_b8",top='end_b9',s_filer=512,n_filer=64,offset="(2.1,0,0)",size=(40,40,2.5),opacity=0.5),to_skip(of='ccr_b1',to='ccr_res_b9',pos=1.25),to_convsoftmax(name="soft1",s_filer=512,offset="(0.75,0,0)",to="(end_b9-east)",width=1,height=40,depth=40,caption="soft"),to_connection("end_b9","soft1"),to_end()]defmain():namefile=str(sys.argv[0]).split('.')[0]to_generate(arch,namefile'.tex')if__name__=='__main__':main()
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