Как нарисовать диаграммы архитектуры нейронных сетей глубокого обучения?

Вопрос или проблема

Я построил свою модель. Теперь я хочу нарисовать диаграмму архитектуры сети для своей исследовательской работы. Пример показан ниже:

введите описание изображения здесь

введите описание изображения здесь

Недавно я нашел этот онлайн инструмент, который создает схемы архитектуры нейронных сетей, готовые к публикации. Он называется NN-SVG и создан Алексом Ленаилом.

Вы можете легко экспортировать их, например, для использования в LaTeX.

Вот несколько примеров:

Стиль AlexNet
Стиль AlexNet


Стиль LeNet
введите описание изображения здесь


и добрый старый Полностью связанный стиль
введите описание изображения здесь

Я написал немного кода на латехе, чтобы нарисовать глубокие сети для одного из своих отчетов. Вы можете найти его здесь: https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

С этим вы можете рисовать сети, похожие на эти:
введите описание изображения здесь

Просмотрщик Netron — лучший инструмент для рисования архитектуры вашей модели

Изображение

Я полагаю, что у вас есть предобученная модель, сохраненная в .h5 файле.

Архитектура модели

Я нарисовал это с помощью draw.io, вы также можете выбрать другие структуры рисования, например, круги.

Мы можем использовать PowerPoint, чтобы выполнить эту задачу.

Нарисуйте диаграмму (3D-прямоугольники и перспективы будут как нельзя кстати) -> выберите интересующую область на слайде -> щелкните правой кнопкой мыши -> Сохранить как изображение -> измените тип файла на PDF -> 🙂

Я работал над проектом на Python для рисования различных архитектур сетей здесь: PyDrawNet

Пример

Пример2

Пример3

Ответ или решение

Чтобы нарисовать архитектурные диаграммы глубоких нейронных сетей для научных работ, существует несколько подходов и инструментов, которые помогут вам создать профессионально выглядящие схемы. Рассмотрим различные методы, начиная с автоматических инструментов и заканчивая ручными методами.

1. Использование автоматических инструментов

NN-SVG: Это онлайн-инструмент, который позволяет легко создавать публикационно готовые схемы нейронных сетей. Вы можете выбрать из различных стилей (например, AlexNet или LeNet) и экспортировать диаграммы для использования в LaTeX. Пример использования и ссылку на сайт можно найти здесь.

Пример схемы архитектуры AlexNet

Netron: Это отличный инструмент для визуализации архитектур моделей. Вы можете загрузить предобученные модели, такие как файлы .h5, и легко просмотреть их архитектуру. Посмотреть инструмент можно здесь.

Скриншот Netron

2. Ручные методы

draw.io: Вы можете использовать этот инструмент для рисования схем нейронных сетей, выбрав различные формы и структуры. Созданные схемы можно сохранить в различных форматах, включая PDF. Ссылку на draw.io можно найти здесь.

Пример схемы, нарисованной в draw.io

Microsoft PowerPoint: Этот инструмент также может быть полезен для создания диаграмм. Вы можете использовать 3D-прямоугольники и другие фигуры, чтобы нарисовать архитектуру нейронной сети. После рисования вы можете выбрать интересующий участок на слайде, щелкнуть правой кнопкой мыши и сохранить его как изображение или PDF.

3. Программирование диаграмм

Если у вас есть опыт программирования, вы можете использовать библиотеки Python для создания схем. Например, проект PyDrawNet позволяет рисовать различные архитектуры. Примеры схемы, созданные с помощью этой библиотеки, можно увидеть ниже:

Пример 1
Пример 2

4. Ручное рисование с помощью LaTeX

Если вы работаете с LaTeX, вы можете использовать пакеты, такие как PlotNeuralNet, представленные здесь, для создания диаграмм нейронных сетей. Этот подход кажется более трудоемким по сравнению с другими инструментами, но предоставляет высокую степень контроля над деталями и возможностями кастомизации.

Заключение

Существует множество способов создания архитектурных диаграмм глубоких нейронных сетей для научных публикаций, от автоматических инструментов до ручного рисования и программирования. Выбор подходящего инструмента зависит от ваших потребностей, уровня комфорта с технологиями и конечной цели работы. Вы можете экспериментировать с несколькими из вышеперечисленных методов, чтобы найти наиболее удобный для вас.

Оцените материал
Добавить комментарий

Капча загружается...