項目地址

目前有很多工具可以繪制卷積神經網絡結構圖，我在使用過程中發現PlotNeuralNet在配置好環境后使用起來較為方便，且繪制結果比較美觀，該項目的地址為：PlotNeuralNet源代碼。
不過我在Windows系統下實際使用過程中發現一些問題，因此對源代碼進行了一些修改，修改后的項目地址為：lazyn的PlotNeuralNet，CSDN資源地址為卷積神經網絡+網絡結構+繪制網絡結構圖。

官方教程

用戶克隆項目到本地后，根據官方教程，只需要下面兩步便可以繪制神經網絡的結構圖。

Install the following packages.

• Ubuntu 16.04

  sudo apt-get install texlive-latex-extra

• Ubuntu 18.04.2
  Base on this website, please install the following packages.

  sudo apt-get install texlive-latex-base sudo apt-get install texlive-fonts-recommended sudo apt-get install texlive-fonts-extra sudo apt-get install texlive-latex-extra

• Windows

Download and install MikTeX.

Download and install bash runner on Windows, recommends Git bash or Cygwin(https://www.cygwin.com/)

Execute the example as followed.

cd pyexamples/ bash ../tikzmake.sh test_simple

源代碼修改

首先在Windows環境下運行腳本時，會出現../tikzmake.sh: line 13: xdg-open: command not found這樣的錯誤，因此對腳本進行如下修改。

其次源代碼僅支持filter尺寸為正方形的網絡顯示，盡管通過 height=48, depth=48可以修改寬和高，但修改的也僅僅是顯示效果，實際特征圖尺寸仍為正方形，這樣輸出的網絡圖如下圖所示，該網絡圖還存在如下問題：

• 特征圖尺寸顯示在邊角，在我看來不夠美觀；
• 無法顯示池化層特征圖信息；

為了解決上述問題，對layers/Box.sty和pycore/tikzeng.py進行修改，對比圖如下所示：

Box.sty

tikzeng.py

經過上述修改后，輸出網絡圖如下所示，由于使用需要，我只修改了卷積層和池化層的代碼

總結

以上是生活随笔為你收集整理的PlotNeuralNet绘制卷积神经网络结构图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。