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常用神經網絡圖繪圖工具有哪些?

4. Caffe

caffe的python編譯模塊提供了繪制net結構的功能,可實現(xiàn)對網絡結構的繪制,這極大的方便了對網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 生成前饋神經網絡的圖片。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網絡。Keras.js是一個可以在瀏覽器中運行深度神經網絡的JS框架(同時包含互動演示),支持CPU,GPU計算。區(qū)別于Keras,Keras.js只能運行已經調試好的模型,無法進行模型訓練。

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