【深度学习】神经网络可视化工具，超全汇总！

神经网络可视化是指通过图形化的方式展示神经网络的结构、参数、输入、输出、中间结果等信息，可以帮助用户更好地神经网络的内部工作原理和特征提取过程，以优化神经网络模型。扩展阅读：神经网络学习到的是什么？机器学习可视化技术概览(Python)

本文汇总了全网最为全面的26款神经网络可视化工具，可以帮助大家了解神经网络的结构组成、工作原理和性能表现，从而更好地进行模型调整和优化。也可以画出酷炫的模型图方便模型的展示。具体如下：

1. Net2Vis：是一款自动从Keras代码生成卷积神经网络的抽象可视化的工具。

地址：https://github.com/viscom-ulm/Net2Vis

# You can freely modify this file.# However, you need to have a function that is named get_model and returns a Keras Model.import jsonimport sysimport osfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Conv2D, Dense, Dropout, Flatten, MaxPooling2D, AveragePooling2D
def get_model():    num_classes = 25    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(filters=6, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding="same", input_shape=(32,32,1)))    model.add(AveragePooling2D())
    model.add(Conv2D(filters=16, kernel_size=(3, 3), activation='relu',padding="same"))    model.add(AveragePooling2D())
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(units=120, activation='relu'))
    model.add(Dense(units=84, activation='relu'))
    model.add(Dense(units=num_classes, activation = 'softmax'))    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

‍

效果如下：

2. Visualkeras：是一个Python包，用于帮助可视化Keras（独立或包含在TensorFlow中）神经网络架构。它允许轻松地进行样式设置以适应大多数需求。目前，它支持分层样式架构生成，非常适合CNN（卷积神经网络），以及图形样式架构。

地址：https://github.com/paulgavrikov/visualkeras

效果如下：

import visualkerasmodel = ...visualkeras.layered_view(model).show() # display using your system viewervisualkeras.layered_view(model, to_file='output.png') # write to diskvisualkeras.layered_view(model, to_file='output.png').show() # write and showvisualkeras.layered_view(model)

3. draw_convnet：是一个用于绘制卷积神经网络结构图的Python脚本。它可以帮助您可视化卷积神经网络的结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。该脚本是由GitHub用户gwding开发的，是一个开源项目，可以在GitHub上找到其源代码和使用说明。

地址：https://github.com/gwding/draw_convnet

效果如下：

4. NN-SVG：有FCNN、AlexNet、LeNet三种类型。

地址：http://alexlenail.me/NN-SVG/AlexNet.html

FCNN 类型

AlexNet 类型

LeNet 类型：

5. PlotNeuralNet：用于绘制报告和演示文稿中的神经网络的LaTeX代码。查看示例可以了解它们的制作方式。

地址：https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

效果如下：

6. TensorBoard：Graphs仪表板是用于检查TensorFlow模型的强大工具。

地址：https://www.tensorflow.org/tensorboard?hl=zh-cn

效果如下：

7. Caffe：可以使用caffe/draw.py来绘制NetParameter protobuffer。

地址：https://github.com/BVLC/caffe

效果如下：

8. Matlab

地址：https://www.mathworks.com/?s_tid=gn_logo

效果如下：

9. Keras.js

地址：https://transcranial.github.io/keras-js/#/

效果如下：

10. keras-sequential-ascii：用于研究序列模型的架构和参数的Keras库

地址：https://github.com/stared/keras-sequential-ascii/

VGG 16 的网络结构如下：

11. Netron：可以可视化神经网络、深度学习和机器学习模型。Netron支持ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras、Caffe、Darknet、MXNet、PaddlePaddle、ncnn、MNN和TensorFlow.js。还支持实验性的PyTorch、TorchScript、TensorFlow、OpenVINO、RKNN、MediaPipe、ML.NET和scikit-learn。

地址：https://github.com/lutzroeder/Netron

效果如下：

12. DotNet：这是一个简单的Python脚本，用于使用Python和Graphviz生成前馈神经网络的图片。

地址：https://github.com/martisak/dotnets

效果如下：

13.Graphviz：是一个开源的图可视化软件，它可以用抽象的图形和网络图来表示结构化信息。

地址：https://www.graphviz.org/

效果如下：

14. Keras Visualization：keras.utils.vis_utils模块提供了绘制Keras模型（使用graphviz）的实用函数。

地址：https://keras.io/api/utils/model_plotting_utils/

效果如下：

15. Conx：Python第三方库 conx 可以使用 net.picture() 函数来实现具有激活函数网络的可视化，以生成SVG、PNG或PIL。

地址：https://conx.readthedocs.io/en/latest/index.html

效果如下：

16. ENNUI：致力于开发拖拽式神经网络可视化工具。

地址：https://math.mit.edu/ennui/

以下是一个LeNet-like 架构的可视化示例：

17. NNet

教程：https://beckmw.wordpress.com

R工具包示例及效果：

data(infert, package="datasets")plot(neuralnet(case~parity+induced+spontaneous, infert))

18. GraphCore：主要是展示神经网络中操作的可视化结果，但也包括了网络结构的内容，比如每层的网络参数等。

地址：https://www.graphcore.ai/posts/

下面展示了两个网络结构的可视化效果：

AlexNet

ResNet50

19. Neataptic：提供了非常灵活的神经网络可视化形式；神经元和突触可以通过一行代码进行删除。神经网络运行不需要固定的结构。允许通过神经进化（neuro-evolution）的方式为数据集调整网络结构的形状，并通过多线程来实现

地址：https://wagenaartje.github.io/neataptic/

效果如下：

20. TensorSpace：是一个由TensorFlow.js、Three.js和Tween.js构建的神经网络3D可视化框架。它提供Layer API以构建深度学习层、加载预训练模型，并在浏览器中生成3D可视化。通过它的API接口，可以更直观地可视化并理解任何由TensorFlow、Keras、TensorFlow.js等构建的预训练模型。

地址：https://tensorspace.org/index_zh.html

效果如下：

21. Netscope CNN Analyzer：一个基于网络的工具，用于可视化和分析卷积神经网络架构（或者从技术角度讲，任何有向无环图）。目前支持Caffe的prototxt格式。

地址：http://dgschwend.github.io/netscope/quickstart.html

效果如下：

22. Monial：计算图的交互式表示法，左边是输入，右侧就是对应结构的可视化结果。

地址：https://github.com/mlajtos/moniel

效果如下：

23. Texample：可以通过 LaTex 来实现一个神经网络结构的可视化。

地址：https://texample.net/tikz/examples/neural-network/

LaTex 示例及效果图如下：

\documentclass{article}
\usepackage{tikz}\begin{document}\pagestyle{empty}
\def\layersep{2.5cm}
\begin{tikzpicture}[shorten >=1pt,->,draw=black!50, node distance=\layersep]    \tikzstyle{every pin edge}=[    \tikzstyle{neuron}=[circle,fill=black!25,minimum size=17pt,inner sep=0pt]    \tikzstyle{input neuron}=[neuron, fill=green!50];    \tikzstyle{output neuron}=[neuron, fill=red!50];    \tikzstyle{hidden neuron}=[neuron, fill=blue!50];    \tikzstyle{annot} = [text width=4em, text centered]
    % Draw the input layer nodes    \foreach \name / \y in {1,...,4}    % This is the same as writing \foreach \name / \y in {1/1,2/2,3/3,4/4}        \node[input neuron, pin=left:Input \#\y] (I-\name) at (0,-\y) {};
    % Draw the hidden layer nodes    \foreach \name / \y in {1,...,5}        \path[yshift=0.5cm]            node[hidden neuron] (H-\name) at (\layersep,-\y cm) {};
    % Draw the output layer node    \node[output neuron,pin={[pin edge={->}]right:Output}, right of=H-3] (O) {};
    % Connect every node in the input layer with every node in the    % hidden layer.    \foreach \source in {1,...,4}        \foreach \dest in {1,...,5}            \path (I-\source) edge (H-\dest);
    % Connect every node in the hidden layer with the output layer    \foreach \source in {1,...,5}        \path (H-\source) edge (O);
    % Annotate the layers    \node[annot,above of=H-1, node distance=1cm] (hl) {Hidden layer};


    
    \node[annot,left of=hl] {Input layer};    \node[annot,right of=hl] {Output layer};\end{tikzpicture}% End of code\end{document}

24. Quiver：Keras 的一款交互式卷积神经网络特征可视化的一个工具。

地址：https://github.com/keplr-io/quiver

效果如下：

25. cnn-explainer：通过加载预训练模型以进行CNN可视化，只需要浏览器就可了解CNN的预测过程！

地址：https://poloclub.github.io/cnn-explainer/

效果如下：

26. ML Visuals ：包含神经网络的图形和模板，可以重复使用和自定义用于神经网络结构的展示。

地址：https://github.com/dair-ai/ml-visuals

效果如下：





    



    
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