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来源 | 有三AI（ID：yanyousan_ai）
【导读】本文我们聊聊如何才能画出炫酷高大上的神经网络图，下面是常用的几种工具。
NN-SVG 可以非常方便的画出各种类型的图，其作者是下面这位小哥哥开发的，他来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。
https://github.com/zfrenchee
http://alexlenail.me/NN-SVG/
使用这个工具可以绘制的图包括以节点形式展示的FCNN style，
这个特别适合传统的全连接神经网络的绘制。
以平铺网络结构展示的LeNet style，用二维的方式，适合查看每一层featuremap的大小和通道数目。
以三维block形式展现的AlexNet style，可以更加真实地展示卷积过程中高维数据的尺度的变化，目前只支持卷积层和全连接层。
这个工具是萨尔大学计算机科学专业的一个学生开发的，一看就像计算机学院的嘛。
首先我们看看效果，其github链接如下，将近4000 star：
https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet
使用的门槛相对来说就高一些了，用LaTex语言编辑，所以可以发挥的空间就大了，你看下面这个softmax层，这就是会写代码的优势了。
\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}};
https://github.com/jettan/tikz_cnn
ConvNetDraw 是一个使用配置命令的CNN神经网络画图工具，开发者是香港的一位程序员，Cédric cbovar。
采用如下的语法直接配置网络，可以简单调整x，y，z等3个维度，github链接如下：
https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/
使用方法如上图所示，只需输入模型结构中各层的参数配置。
挺好用的不过它目标分辨率太低了，放大之后不清晰，达不到印刷的需求。
这一个工具名叫draw_convnet，由Borealis公司的员工Gavin Weiguang Ding提供。
https://github.com/gwding/draw_convnet
看看画的图如下，核心工具是matplotlib，图不酷炫，但是好在规规矩矩，可以严格控制，论文用挺合适的。
https://github.com/yu4u/convnet-drawer
下面要说的是这个，我最常用的，caffe的网络结构可视化工具，大名鼎鼎的netscope，由斯坦福AILab的Saumitro Dasgupta开发，找不到照片就不放了，地址如下：
https://github.com/ethereon/netscope
左边放配置文件，右边出图，非常方便进行网络参数的调整和可视化。这种方式好就好在各个网络层之间的连接非常的方便。
再分享一个有意思的，不是画什么正经图，但是把权重都画出来了。
http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/
看了这么多，有人已经在偷偷笑了，上PPT呀，想要什么有什么，想怎么画就怎么画。
不知有没有人想过
开发一个粉色系的可视化工具呢？
类似于下面这张图的风格：
你使用的是哪种方式画图呢？
有什么好方法、好工具安利？
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