网络图怎么画?如何快速绘制出好看的网络图

半盏流年 2020-08-06 00:13:41

网络图怎么画?有什么好用的软件推荐的。请教大神,怎么快速绘制出好看的网络图,最好能写详细一点,谢谢啦


网络图怎么画?如何快速绘制出好看的网络图

最新回答

在Github上找到了一些神经网络绘图的工具,一共有22个工具,下面选择了一些相关的工具,你可以选择来用


1. draw_convnet



一个用于画卷积神经网络的Python脚本


github.com/gwding/draw_


2. NNSVG


alexlenail.me/NN-SVG/Le






3. PlotNeuralNet


github.com/HarisIqbal88


使用latex 来展示神经网络



4. Tensorboard


tensorflow.org/tensorbo



5. Caffe


github.com/BVLC/caffe/b


使用Caffe/draw.py



6.Matlab


mathworks.com/help/nnet



7.Keras.js


transcranial.github.io/



8. DotNet


github.com/martisak/dot



9. Graphviz


graphviz.org/



10. ConX


conx.readthedocs.io/en/



11. ENNUI


math.mit.edu/ennui/



12. Neataptic


wagenaartje.github.io/n



Github参考链接:https://github.com/ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network


来源:数据皮皮侠

一般网络图绘制,用office visio是最方便的软件。如果你没有visio,是偶尔用一下,用word也可以的,用smartart功能画网络图也很方便、美观。


这是随便在网上找的一个网络图,按照这个布局,给你演示一下。



插入选项卡中,点击SmartArt功能。选择层次结构,选择你喜欢的样式。



默认的结构肯定不符合要求,点击首个单元格,右键——添加形状——在上方添加形状。



默认的悬挂样式调整表格会发生变化,CTRL+A全选,布局选择标准。



对于多余无效的分支,选择后按下DELETE键删除。



当分支不够的时候,选择当前级别所在的单元格,右键——添加形状——在后面添加。



如果出现新增单元格网络线是悬挂布局,还是以前的方法,布局——标准。



对于横向排列的单元格,要变为竖型文字分布。按住CTRL键多选后,将鼠标移动到其中一个单元格的框体形状拉伸区域,按住鼠标左键,进行缩小/拉伸处理。



这就是拉伸以后的效果,如果觉得单元格太窄,可以用此方法,再向下拉伸。



但是奇葩网络图,会有这种的连接效果。(如果是表亲们自己画,尽量避免,我这里演示只是为了教会大家调整的方法)



在“总经理”下方添加形状,并选择新增单元格,点击上移到我们的目标位置。



拉伸缩小单元格。



选中“财务”单元格,鼠标左键拖动单元格到我们的目标位置。但是SmartArt的缺点就暴露出来了,连接线变得非常诡异。



选中连接线,在格式中选择无轮廓,进行清除。(只能这样操作!)



然后插入形状,选择直线。



自定义手动划线,调整连接线粗细,完成操作。



网络图基本画完,用SmartArt插入的网络图,通过设计和布局功能,可以极大的美化网络图/流程图展示效果。如果你熟练运用,布局科学。画图的速度一定比Excel,word文本框效率高。


来源: officer帮帮忙

要画出炫酷高大上的神经网络图,首先是选择工具。给你推荐几款常用工具。


1、NN-SVG


这个工具可以非常方便的画出各种类型的图,来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。


github地址:https://github.com/zfrenchee


画图工具体验地址:http://alexlenail.me/NN-SVG/


可以绘制的图包括以节点形式展示的FCNN style,这个特别适合传统的全连接神经网络的绘制。



以平铺网络结构展示的LeNet style,用二维的方式,适合查看每一层featuremap的大小和通道数目。



以三维block形式展现的AlexNet style,可以更加真实地展示卷积过程中高维数据的尺度的变化,目前只支持卷积层和全连接层。



这个工具可以导出非常高清的SVG图,值得体验。


2、PlotNeuralNet


这个工具是萨尔大学计算机科学专业的一个学生开发的。


首先我们看看效果,其github链接如下,将近4000 star:


https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet


看看人家这个fcn-8的可视化图,颜值奇高。



使用的门槛相对来说就高一些了,用LaTex语言编辑,所以可以发挥的空间就大了,你看下面这个softmax层,这就是会写代码的优势了。



其中的一部分代码是这样的,会写吗。


\pic[shift={(0,0,0)}] at (0,0,0) {Box={name=crp1,caption=SoftmaxLoss: $E_\mathcal{S}$ ,%


fill={rgb:blue,1.5;red,3.5;green,3.5;white,5},opacity=0.5,height=20,width=7,depth=20}};


相似的工具还有:https://github.com/jettan/tikz_cnn


3、ConvNetDraw


ConvNetDraw是一个使用配置命令的CNN神经网络画图工具,开发者是香港的一位程序员,Cédric cbovar。


采用如下的语法直接配置网络,可以简单调整x,y,z等3个维度,github链接如下:


https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/



使用方法如上图所示,只需输入模型结构中各层的参数配置。



挺好用的不过它目标分辨率太低了,放大之后不清晰,达不到印刷的需求。


4、Draw_Convnet


这一个工具名叫draw_convnet,由Borealis公司的员工Gavin Weiguang Ding提供。


简单直接,是纯用python代码画图的,


https://github.com/gwding/draw_convnet


看看画的图如下,核心工具是matplotlib,图不酷炫,但是好在规规矩矩,可以严格控制,论文用挺合适的。



类似的工具还有:https://github.com/yu4u/convnet-drawer


5、Netscope


下面要说的是这个,我最常用的,caffe的网络结构可视化工具,大名鼎鼎的netscope,由斯坦福AILab的Saumitro Dasgupta开发,找不到照片就不放了,地址如下:


https://github.com/ethereon/netscope




左边放配置文件,右边出图,非常方便进行网络参数的调整和可视化。这种方式好就好在各个网络层之间的连接非常的方便。


6、其他


再分享一个有意思的,不是画什么正经图,但是把权重都画出来了。


http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/




看了这么多,有人已经在偷偷笑了,上PPT呀,想要什么有什么,想怎么画就怎么画。



来源:有三AI


注:文章内的所有配图皆为网络转载图片,侵权即删!

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