面向Python的PlotNeuralNet教程

科研工具 / 可视化
字数统计: 2.7k   |   阅读时长≈ 12 分钟

本文参考了不够优秀、Zhanglw882等人的博文，在此表示感谢！

入门案例详解

该案例是pyexample中的例子，能够通过 bash …/tikzmake.sh test_simple 直接运行出来，

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
import sys
sys.path.append('../')
#pycore.tikzeng是发布者写的python接口，可以直接调用里面的函数来就行绘图，本博客末尾有解释
from pycore.tikzeng import *

#定义自己的网络图结构
arch = [
    # 前三行是一个初始化的过程，以后写自己的网络图照抄上去就行
    to_head( '..' ),
    to_cor(),
    to_begin(),
    
    # 网络头部添加图片
    to_input('img_1.png', width=8, height=8),

    #添加一个卷积层conv1
    to_Conv("conv1", 512, 64, offset="(0,0,0)", to="(0,0,0)", height=64, depth=64, width=2 ),
    #添加一个池化层pool1
    to_Pool("pool1", offset="(0,0,0)", to="(conv1-east)"),
    #添加一个卷积层conv2
    to_Conv("conv2", 128, 64, offset="(1,0,0)", to="(pool1-east)", height=32, depth=32, width=2 ),
    #添加一个连接线，在pool1和conv2之间
    to_connection( "pool1", "conv2"), 
    #添加一个池化层pool2
    to_Pool("pool2", offset="(0,0,0)", to="(conv2-east)", height=28, depth=28, width=1),
    #添加一个softmax层soft1
    to_SoftMax("soft1", 10 ,"(3,0,0)", "(pool1-east)", caption="SOFT"  ),
    #添加一个连接线，在pool2和soft1之间
    to_connection("pool2", "soft1"), 
    #添加一个 “+” 按钮sum1
    to_Sum("sum1", offset="(1.5,0,0)", to="(soft1-east)", radius=2.5, opacity=0.6),
    #添加一个连接线，在soft1和sum1之间
    to_connection("soft1", "sum1"),

    #结束
    to_end()
    ]

#后面的东西在自己画图是直接粘贴过去就行
def main():
    namefile = str(sys.argv[0]).split('.')[0]
    to_generate(arch, namefile + '.tex' )

if __name__ == '__main__':
    main()

结果如图所示

入门案例

添加头部图片

使用to_put()函数

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
#####################################################################
# 添加输入的图像到网络头部，使用函数to_input
# to_input(pathfile,to='(-3,0,0)', width=8, height=8, name="temp")
# pathfile--输入图片的路径，
# to="(-3,0,0)"--输入图片的坐标(x,y,z),
# width=16,height=16--图片显示时的宽和高,根据需要自己调节
# name--指名称
# 这行代码紧跟前三行的后面
#####################################################################
to_input('img_1.png',width=8, height=8),

添加卷积层

注意一下，s_filer，n_filer指的是你在图中标注的尺寸大小，width,height, depth指的是在图中图形显示的实际厚、长与深度（宽）。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
#####################################################################
# 添加卷积层
# to_Conv(name,s_filer=256,n_filer=64,offset="(0,0,0)",to="(0,0,0)",width=1,height=40, depth=40, caption=" ")
# name--名称
# s_filer--卷积层图像尺寸
# n_filer--卷积层图像深度(通道数)
# s_filer、n_filer指卷积层结构的参数,并非制图时的尺寸
# offset--与前一层分别在x,y,z方向的距离
# to--在x,y,z方向的坐标，
# offset、to的在后面会深入讲，你可以自己该不同的值试验一下，找规律
# width--制图时的厚度
# height、depth--制图时的长宽
# width、height、depth指在制图时,卷积层的尺寸
# caption--备注信息
#####################################################################
to_Conv("conv1", 512, 64, offset="(0,0,0)", to="(0,0,0)", height=64, depth=64, width=32 ),

效果如图所示

添加卷积层

添加池化层

1
2
3
4
5
6
7
8
#####################################################################
# 添加池化层
# to_Pool(name,offset="(0,0,0)",to="(0,0,0)",width=1,height=32,depth=32,opacity=0.5,caption=" ")
# 部分参数与卷积层相同
# opacity--透明度,0-1之间
# to="(conv1-east)"--在con1层的东侧，表示与conv1层相邻，距离为0。
#####################################################################
to_Pool("pool", offset="(0,0,0)",to="(conv1-east)",width=1, height=64, depth=64,opacity=0.9),

效果如下图所示：
pool1

offset、to这两个参数，使用它们可以调整层对应的位置：
to表示参考坐标，表示x，y，z，to="(conv1-east)“可以表示在con1层的正东侧(放在平面上理解是右边)，
通过offset的值设置偏移的距离，to的表示offset所参考坐标位置。比如：offset=”(0,0,0)",to="(conv1-east)"

测试如下代码：

1
2
3
4
5
to_Conv("conv1", 512, 64, offset="(0,0,0)", to="(0,0,0)", height=64, depth=64, width=2 ),
to_Pool("pool1", offset="(0,0,0)", to="(conv1-east)"),

to_Conv("conv2", 512, 64, offset="(5,0,0)", to="(0,0,0)", height=64, depth=64, width=2 ),
to_Pool("pool2", offset="(5,0,0)", to="(conv2-east)"),

这里创建了依次创建了卷积层conv1、池化层pool1、卷积层conv2、池化层pool2。
pool1在conv1的正东侧，偏移offset为0；
conv2在位置相对于上一幅图的位置，在X轴方向上偏移了5个单位(水平向右为x的正方向)，即上一幅图pool1的位置是(0，0，0)，故邻接的图片conv2的位置是(5,0,0),相对偏移offset(5，0，0)；
pool2在conv2的正东侧，x方向上偏移offset为5。如下图所示：

添加层间连接和跳接

网络中层与层之间的需要用带箭头的线进行连接，用到以下两个函数：

  • to_connection()
  • to_skip()
1
2
3
4
5
#水平连接，参数为：起始位置、中止位置
to_connection("pool1", "conv2"),
to_connection("conv2","pool2"),
#跨连接，参数为：起始位置、中止位置，pos默认为1.25
to_skip(of = "pool1",to = "pool2",pos=1.25),

效果如图所示：

层间连接

pos的设置，若值大于1，表示向上平移1.25个高度，例如pos=1.25，表示skip这条线,相对于原点到终点的直线，向上平移1.25个高度；若小于1，表示该直线向下平衡若干单位

添加卷积层和Relu层

to_ConvConvRelu：卷积层+激活函数to_ConvConvRelu。该函数可以绘制2个卷积层和2个Relu层。即：Conv+Relu+Conv_Relu; 也可以只绘制1个卷积层和1个激活层。这里的关键点在于width=(number, number)。若绘制2个卷积层和Relu激活层，则width中的两个数字都不能为空；若只绘制1个激活层和1个Relu激活层，则width中的两个值，其中之一需要设置为0，例如width=(5, 0)。

1
2
3
to_ConvConvRelu(name='conv3', s_filer=224, n_filer=(64, 64), offset="(30,0,0)", to="(0,0,0)", width=(5, 5), height=120, depth=120,caption='ConvRelu3'),
to_ConvConvRelu(name='conv4', s_filer=224, n_filer=(64, 64), offset="(43,0,0)", to="(0,0,0)", width=(5, 0), height=120, depth=120,caption='ConvRelu4'),
to_ConvConvRelu("conv5", s_filer=224, n_filer=(64, 64), offset="(40,0,0)", to="(pool2-east)", height=100, depth=100, width=(4,4),caption="ConvRelu5" ),

效果如图所示：

卷积层和Relu层

  • n_filer=(64,64),width=(10,10)，会同时产生两个convrelu层，relu层厚度为默认厚度
  • n_filer=(64,64),width=(10, 0)表示产生一个convrelu层，其中relu厚度为默认厚度

添加其它层

其他层的添加方法与上面几层基本一致。

例如：

1
2
3
4
to_UnPool('Unpool', offset="(5,0,0)", to="(0,0,0)",height=64, width=2, depth=64, caption='Unpool'),
to_ConvRes("ConvRes",  s_filer=512, n_filer=64, offset="(10,0,0)", to="(0,0,0)", height=64, width=2, depth=64, caption='ConvRes'),
to_ConvSoftMax("ConvSoftMax",  s_filer=512,  offset="(15,0,0)", to="(0,0,0)", height=64, width=2, depth=64, caption='ConvSoftMax'),
to_Sum("sum", offset="(5,0,0)", to="(ConvSoftMax-east)", radius=2.5, opacity=0.6),

效果如下：

其他网络层

函数使用说明

卷积层api详解

to_Conv(name=“conv1”, s_filer=512, n_filer=64, offset="(0,0,0)", to="(0,0,0)", height=64, depth=64, width=2, caption=‘conv1’ )
to_ConvConvRelu的参数含义相同。

参数 参数值 函数的功能
name “conv1” 该层的名字
s_filer(z_label) 512 写在左下角的z方向的数字
n_filer(x_label) 64 写在左下角的x方向的数字
offset(x,y,z) (0,0,0) 和上一个图形在x,y,z方向上的偏移值，若x为1,则图像位于前面1的位置
to(x,y,z) (0,0,0) 若为(0,0,0)表示第一个图，若加上某一层的name,表示与该层相邻，距离为0。
height 64 图像的高度,若没填，则为上一个图的一半
depth 64 图像的深度,若没填，则为上一个图的一半
width 2 图像的宽度,若没填，则为上一个图的一半
opacity 0.5 图像的透明度
caption 2 卷积层的名称

池化层api详解

to_Pool(name=“pool1”, offset="(0,0,0)", to="(conv1-east)",caption=‘pool1’)

参数 参数值 函数的功能
name “pool1” 该层的名字
offset(x,y,z) (0,0,0) 和上一个图形在x,y,z方向上的偏移值，若都为0，则和原图像的位置相同
to(x,y,z) “(conv1-east)” 上一个图的name，再加上"-east"，跟在name这个图的后面
height 32 若没填，则为上一个图的一半
depth 32 若没填，则为上一个图的一半
width 1 若没填，则为上一个图的一半
opacity 若为0.5 透明度

卷积激活函数-to_ConvConvRelu

to_ConvConvRelu可以生成一个或多个convrelu层

1
2
to_ConvConvRelu(name='conv3', s_filer=224, n_filer=(64, 64), offset="(40,0,0)", to="(0,0,0)", width=(2, 2), height=120, depth=120,caption='ConvRelu3'),
to_ConvConvRelu("conv4", 112, (128,128), offset="(6,0,0)", to="(pool2-east)", height=100, depth=100, width=(4,4),caption="ConvRelu4" ),

激活函数-SoftMax

to_SoftMax(name=“soft1”, s_filer=10, offset="(3,0,0)", to="(pool1-east)", caption=“SOFT” )

参数 参数值 函数的功能
name “soft1” 该层的名字
s_filer(z_label) 10 写在左下角的z方向的数字
offset(x,y,z) “(3,0,0)” 和上一个图形在x,y,z方向上的偏移值，若都为0，则和原图像的位置相同
to(x,y,z) “(pool1-east)” 上一个图的name，再加上"-east"，表示与conv1层相邻，距离为0。
caption “SOFT” 标题（会显示在图中）

箭头连接

to_connection

to_connection( “pool1”, “conv2”)：从哪一个图到哪一个图画个箭头

参数 参数值 函数的功能
of “pool1” 起始层
to “conv2” 中止层

跳接

to_skip(of = “pool1”,to = “pool2”,pos=1.5):参数为：起始位置、中止位置，pos默认为1.25

参数 参数值 函数的功能
of “pool1” 起始层
to “conv2” 中止层
pos 1.25 表示skip这条线,相对于原点到终点的直线，向上平移1.25个高度；若小于1，表示该直线向下平衡若干单位

自定义网络构件

如果自定义新的网络构件，就需要修改pycore文件夹下的tikzeng.py文件。
也可以可直接下载demonlord1997博主修改好的tikzeng.py文件。

修改规则：

1
2
3
4
def func(parameter):
    return r"""
    LaTeX grammar
    """

理论上，需要掌握基本的LaTeX语法才能对其进行修改，不过可以按照tikzeng.py文件中相关函数的定义，进行新构件的定制。

为了支持中文，需要将tikzmake.sh中的pdflatex改成xelatex，如果安装了TeXlive或者MikTeX，可以手动指定xelatex的路径，例如，我的xelatex路径是/usr/local/texlive/2019/bin/x86_64-linux/xelatex,则tikzmake.sh文件可以修改为：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
#!/bin/bash


python3 $1.py #如果是Windows系统，则这里的python3应该写为python

/usr/local/texlive/2019/bin/x86_64-linux/xelatex $1.tex ##指明xelatex路径

rm *.aux *.log *.vscodeLog
rm *.tex

if [[ "$OSTYPE" == "darwin"* ]]; then
    open $1.pdf
else
    xdg-open $1.pdf
fi
  • 版权声明： 本博客所有文章除特别声明外，著作权归作者所有。转载请注明出处！
  • Copyrights © 2017-2024 善良的右行
  • 访问人数: | 浏览次数:

请我喝杯咖啡吧~

支付宝
微信