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本文我們聊聊如何才能畫出炫酷高大上的神經網絡圖，下面是常用的幾種工具。 作者&編輯 | 言有三 1 NN-SVG 這個工具可以非常方便的畫出各種類型的圖，是下面這位小哥哥開發的，來自于麻省理工學院弗蘭克爾生物工程實驗室, 該實驗室開發可視化和機器學習工具用于分析生物數據。  github地址：https://github.com/zfrenchee 畫圖工具體驗地址：http:///NN-SVG/ 可以繪制的圖包括以節點形式展示的FCNN style，這個特別適合傳統的全連接神經網絡的繪制。  以平鋪網絡結構展示的LeNet style，用二維的方式，適合查看每一層featuremap的大小和通道數目。  以三維block形式展現的AlexNet style，可以更加真實地展示卷積過程中高維數據的尺度的變化，目前只支持卷積層和全連接層。  這個工具可以導出非常高清的SVG圖，值得體驗。 2 PlotNeuralNet 這個工具是薩爾大學計算機科學專業的一個學生開發的，一看就像計算機學院的嘛。  首先我們看看效果，其github鏈接如下，將近4000 star： https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet 看看人家這個fcn-8的可視化圖，顏值奇高。  使用的門檻相對來說就高一些了，用LaTex語言編輯，所以可以發揮的空間就大了，你看下面這個softmax層，這就是會寫代碼的優勢了。  其中的一部分代碼是這樣的，會寫嗎。 \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}}; 相似的工具還有：https://github.com/jettan/tikz_cnn 3 ConvNetDraw ConvNetDraw是一個使用配置命令的CNN神經網絡畫圖工具，開發者是香港的一位程序員，Cédric cbovar。  采用如下的語法直接配置網絡，可以簡單調整x，y，z等3個維度，github鏈接如下： https://cbovar./ConvNetDraw/  使用方法如上圖所示，只需輸入模型結構中各層的參數配置。  挺好用的不過它目標分辨率太低了，放大之后不清晰，達不到印刷的需求。 4 Draw_Convnet 這一個工具名叫draw_convnet，由Borealis公司的員工Gavin Weiguang Ding提供。  https://github.com/gwding/draw_convnet 看看畫的圖如下，核心工具是matplotlib，圖不酷炫，但是好在規規矩矩，可以嚴格控制，論文用挺合適的。 類似的工具還有：https://github.com/yu4u/convnet-drawer 5 Netscope 下面要說的是這個，我最常用的，caffe的網絡結構可視化工具，大名鼎鼎的netscope，由斯坦福AILab的Saumitro Dasgupta開發，找不到照片就不放了，地址如下： https://github.com/ethereon/netscope 左邊放配置文件，右邊出圖，非常方便進行網絡參數的調整和可視化。這種方式好就好在各個網絡層之間的連接非常的方便。 其他 再分享一個有意思的，不是畫什么正經圖，但是把權重都畫出來了。 http://scs./~aharley/vis/conv/ 看了這么多，有人已經在偷偷笑了，上PPT呀，想要什么有什么，想怎么畫就怎么畫。
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