caffe中網路結構的視覺化

阿新 • • 發佈：2019-01-04

實驗工具是 ubuntu系統下的caffe

視覺化方法很多，一種是用caffe自帶的draw_net.py 來實現網路結構的視覺化。具體實現如下

>> python  /caffe/python/draw_net.py  train.prototxt  net.png

用python命令執行draw_net.py 實現train.prototxt 的網路結構並儲存在net.png 中，net.png 在caffe/python的資料夾下。這樣畫出來的是從左到右程式碼後加上-rankdir BT可以實現從下到上，看你想怎麼看吧

還有一種是GitHub上ethereon開發的一個神經網路視覺化的好工具

Netscope

(網址：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor)，只需要把prototxt檔案內容複製到左邊的框框中，然後同時按住shift+enter即可在右邊生成網路的結構圖。

在netscope的基礎上，GitHub上的dgschwend又開發了視覺化+分析網路引數、中間變數等功能的加強版(網址：https://dgschwend.github.io/netsope/quickstart.html)

caffe中網路結構的視覺化

實驗工具是 ubuntu系統下的caffe 視覺化方法很多，一種是用caffe自帶的draw_net.py 來實現網路結構的視覺化。具體實現如下 >> python /caffe/pyt

Caffe視覺化（一）：網路結構視覺化（用Caffe自帶程式實現）

Caffe視覺化（一）：網路結構視覺化（用Caffe自帶程式實現）本文記錄瞭如何利用Caffe自帶的程式實現網路的視覺化，包括可能遇到的問題和解決方案。更新於2018.10.25。文章目錄 Caffe視覺化（一）：網路結構視覺化（用Caffe自帶程式實現

caffe訓練過程中的視覺化

import matplotlib.pyplot as plt import caffe caffe.set_device(0) caffe.set_mode_gpu() # 使用SGDSolver，即隨機梯度下降演算法 solver = caffe

深度學習Caffe實戰筆記（15）CNN網路結構視覺化

利用python是可以實現卷積網路結構的視覺化的，但是window平臺下使用相當麻煩，這裡介紹一種非常方便快捷的視覺化方法，這個是珍藏已久的東西啦，今天拿出來分享一下，再次感謝課題組大師姐老龐，老龐師姐，你真美！網址: http://ethereon.gi

在NS-3中安裝視覺化工具pyviz

安裝環境：Ubuntu 16.04 NS-3版本：3.28 安裝步驟如下： 1.借鑑官網的安裝（https://www.nsnam.org/wiki/index.php/PyViz），線上安裝一些該模組依賴的Python軟體包，命令如下所示： sudo apt-get install py

Pytorch 模型的網路結構視覺化

Keras 中 keras.summary() 即可很好的將模型結構視覺化，但 Pytorch 暫還沒有提供網路模型視覺化的工具. 總結兩種pytorch網路結構的視覺化方法 Pytorch使用Tensorboard視覺化網路結構 GitHub地址：點選開啟 1.下載視覺化程式碼

Pytorch的網路結構視覺化（tensorboardX）（詳細）

我目前看了下visdom實現pytorch的網路結構查詢還是很困難，在stackflow上有很多人使用自己編寫的基於matplotlib來實現網路結構視覺化適用性也不是很好，後來查詢到使用基於tensorboard所開發的tensorboardX可以很方便的實現pytorch

tensorflow神經網路結構視覺化

藉助 tensorboard 實現tensorflow中定義的深度神經網路視覺化。在程式中實現網路視覺化，只需要在載入網路之後，加上這一句： summary_writer = tf.summary.FileWriter('./log/', sess.graph)

論訊號處理研究中的視覺化問題的解決

引子很多人在做研究時，採用了MATLAB作為主要工具，主要原因，大致是基礎模組多，計算結果易於用多種視覺化方式展現，如波形曲線，動畫，視訊，影象，聲音播放等等，都能在MATLAB中輕易實現。這對於演算法的驗證很有幫助。然而，MATLAB距離工程實現比較遙遠，真

深度學習框架Caffe-權值視覺化[重啟]

配置 ubuntu16.04 Matlab2018b gcc6.3 (安裝教程)：安裝ubuntu16.04所遇到的問題 https://blog.csdn.net/baidu_40840693/article/details/85061079 安裝方面和下面的部落格一樣：

windows下caffe特徵圖視覺化之前的配置

深度學習網路調參是一個技術活，那麼我們怎麼知道自己的引數好不好呢？可能看網路的準確率和損失值是一個不錯的選擇，但是，這並不直觀，而且，我們也無法知道聖經網路自己選擇的特徵是不是我們想要的特徵。對此，將特徵圖輸出來看一看就顯得很有必要了。開始之前，我們先介紹一下條件： 1

caffe權值視覺化,特徵視覺化,網路模型視覺化

-------------------------------------------------------------------------------- 權值視覺化對訓練後的網路權值進行視覺化可以判斷模型的優劣及是否欠（過）擬合。經過良好訓練的網路權值通常表現為美

caffe 訓練log視覺化

轉自：http://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/5822332.html 轉自：http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的訓練過程中，大家難免想圖形化自己

caffe中網路結構引數詳解

prototxt檔案是caffe的配置檔案，用於儲存CNN的網路結構和配置資訊。prototxt檔案有三種，分別是deploy.prototxt，train_val.prototxt和solver.prototxt。 1. solver.prototxt solver.prototxt是caffe的配置檔

利用caffe日誌進行測試精度訓練損失等的畫圖（caffe訓練結果視覺化）

本文主要介紹，將caffe訓練得到的accracy,loss進行影象化。對於一般caffe訓練結果的視覺化： 1.在訓練時，需要將訓練的結果儲存日誌。 train.sh： #!/usr/bin/env sh TOOLS=/home/zhuangni/code/Mu

Caffe net結構視覺化

簡介 net視覺化主要是以流程圖的形式把caffe中使用的模型（每個layer以及layer和layer之間的連線）展現出來，這樣更加直觀和具體。caffe的python介面下面已經提供了可視net 的功能，就是’draw_net.py’檔案。編譯pyca

Caffe-SSD：視覺化（繪製loss，accuracy曲線）

Caffe-SSD的訓練指令碼已經完成了日誌輸出重定向工作，所以在訓練時會自動生成相應的日誌檔案，因此繪製loss，accuracy會曲線稍簡單點。訓練時訓練日誌已經以檔案形式儲存在jobs資料夾下。 1. 檢視日誌進入如下目錄： cd ~/Prog

Keras:網路結構視覺化

MMdnn Visualizer網路視覺化。微軟最近開源了MMdnn，可用於轉換、視覺化和診斷深度神經網路。目前支援 CNTK、Tensorflow、Caffe、Keras、MXNet等框架。具體步驟：

資料探勘中的視覺化方法

資料視覺化資料視覺化，是關於資料視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種資料的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的資訊，包括相應資訊單位的各種屬性和變數。[1] 它是一個處於不斷

Caffe學習特徵視覺化的一點程式碼問題.

這幾天看官方提供基於iPython notebook的學習手冊,提供了一些基於Python程式碼的呼叫例項. 這一篇是關於學習特徵視覺化的.地址如下: http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/exa