常用神经网络图绘图工具有哪些?
4. Caffe
caffe的python编译模块提供了绘制net结构的功能,可实现对网络结构的绘制,这极大的方便了对网络结构的理解和分析。调用caffe中的draw.py文件便可以进行结构图绘制,也就是将网络模型由prototxt变成一张图片。
5. Tensorboard
TensorBoard 是用于提供机器学习工作流程期间所需的测量和可视化的工具。它使您能够跟踪实验指标,例如损失和准确性,可视化模型图,将嵌入物投影到较低维度的空间等等。尤其是在训练网络的时候,我们可以设置不同的参数(权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等),并可以直观的帮助我们进行参数的选择。
6. DotNets
这是一个简单的 Python 脚本,用于使用 Python 和 Graphviz 生成前馈神经网络的图片。这受到了 Thiago G. Martins How to draw neural network diagrams using Graphviz 的启发。
7.Matlab
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域。
Matlab的优点很明显,一般使用过的人都很清楚。不过缺点就是他的商业属性,同时由于其带有米国“属性”,对我们带来了一系列的问题。可以的情况下还是需要慎重使用,毕竟这个软件太容易产生依赖了。
8.Keras.js
Keras是一款非常流行的深度学习模型开发框架,基于python,语法简洁,封装程度高,只需十几行代码就可以构建一个深度神经网络。Keras.js是一个可以在浏览器中运行深度神经网络的JS框架(同时包含互动演示),支持CPU,GPU计算。区别于Keras,Keras.js只能运行已经调试好的模型,无法进行模型训练。
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