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雷鋒網 AI 科技評論按，本文作者言有三，個人公眾號“有三AI”，原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/60146525。雷鋒網 AI 科技評論獲其授權轉載。正文內容如下：
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。
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://alexlenail.me/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。
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
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.github.io/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。
這一個工具名叫 draw_convnet，由 Borealis 公司的員工 Gavin Weiguang Ding 提供。
簡單直接，是純用 python 代碼畫圖的，
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
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 AI Lab 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。
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.ryerson.ca/~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。
不過妹子呢？怎么不來開發一個粉色系的可視化工具呢？類似于這樣的
那么，你都用什么畫呢？歡迎留言分享一下！
