小編推薦兩種方法繪製深度學習的網路結構圖。

方法一    通過Netscope

PS:在Linux系統可以正常開啟，在Windows系統可能需要翻牆。。

開啟後介面如圖

 # Enter your network definition here.           在這裡輸入你的網路定義，也就是你的Prototxt的程式碼
# Use Shift+Enter to update the visualization.     使用Shift+Enter 進行更新視覺化

下面舉個例子：

使用caffe自帶的mnist手寫體識別的LeNet 網路結構繪製，部分截圖如下：

方法二   呼叫caffe中的draw_net.py檔案進行繪製結構圖

python/draw_net.py, 這個檔案，就是用來繪製網路模型的。也就是將網路模型由prototxt變成一張圖片。

在繪製之前，需要先安裝兩個庫，以下程式碼都是在caffe根目錄下執行

１、安裝ＧraphViz

sudo apt-get install GraphViz

注意，這裡用的是apt-get來安裝，而不是pip.

2 、安裝pydot

sudo pip install pydot

用的是pip來安裝，而不是apt-get

安裝好了，就可以呼叫指令碼來繪製圖片了

draw_net.py執行的時候帶三個引數

第一個引數：網路模型的prototxt檔案

第二個引數：儲存的圖片路徑及名字

第二個引數：--rankdir=x , x 有四種選項，分別是LR, RL, TB, BT 。用來表示網路的方向，分別是從左到右，從右到左，從上到小，從下到上。預設為ＬＲ。

例：繪製cifar10的模型

sudo python python/draw_net.py examples/cifar10/cifar10_full_train_test.prototxt netImage/cifar10.png --rankdir=BT

就會在caffe根目錄的netImage資料夾中產生cifar.png.