Một mục tích hợp AI trong kho dữ liệu GitHub của TopGit: ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network, 5.4k sao, nhóm AI Tools. Tools to Design or Visualize Architecture of Neural Network
Tóm tắt dựng từ metadata GitHub của chính dự án — chưa có bài review TopGit. Trang sẽ tự động cập nhật khi bài review đầy đủ được xuất bản.
VÌ SAO CHƯA CÓ REVIEW
TopGit viết bài đầy đủ cho repo có nhiều sao nhất và được yêu cầu nhiều nhất. Trang này là snapshot trong thời gian chờ — xem README gốc ở tab READ ME.
Tools to Design or Visualize Architecture of Neural Network
Net2Vis
Net2Vis automatically generates abstract visualizations for convolutional neural networks from Keras code.
visualkeras
Visualkeras is a Python package to help visualize Keras (either standalone or included in tensorflow) neural network architectures. It allows easy styling to fit most needs. As of now it supports layered style architecture generation which is great for CNNs (Convolutional Neural Networks) and a grap style architecture.
import visualkeras
model = ...
visualkeras.layered_view(model).show() # display using your system viewer
visualkeras.layered_view(model, to_file='output.png') # write to disk
visualkeras.layered_view(model, to_file='output.png').show() # write and show
visualkeras.layered_view(model)
draw_convnet
Python script for illustrating Convolutional Neural Network (ConvNet)
NNSVG
PlotNeuralNet
Latex code for drawing neural networks for reports and presentation. Have a look into examples to see how they are made. Additionally, lets consolidate any improvements that you make and fix any bugs to help more people with this code.
Tensorboard
TensorBoard’s Graphs dashboard is a powerful tool for examining your TensorFlow model.
Caffe
In Caffe you can use caffe/draw.py to draw the NetParameter protobuffer:
Matlab
Keras.js
keras-sequential-ascii
A library for Keras for investigating architectures and parameters of sequential models.
These approaches are more oriented towards visualizing neural network operation, however, NN architecture is also somewhat visible on the resulting diagrams.
AlexNet
ResNet50
Neataptic
Neataptic offers flexible neural networks; neurons and synapses can be removed with a single line of code. No fixed architecture is required for neural networks to function at all. This flexibility allows networks to be shaped for your dataset through neuro-evolution, which is done using multiple threads.
TensorSpace
TensorSpace is a neural network 3D visualization framework built by TensorFlow.js, Three.js and Tween.js. TensorSpace provides Layer APIs to build deep learning layers, load pre-trained models, and generate a 3D visualization in the browser. By applying TensorSpace API, it is more intuitive to visualize and understand any pre-trained models built by TensorFlow, Keras, TensorFlow.js, etc.
Tutorial
Netscope CNN Analyzer
Monial
Interactive Notation for Computational Graphs https://mlajtos.github.io/moniel/
Texample
\documentclass{article}
\usepackage{tikz}
\begin{document}
\pagestyle{empty}
\def\layersep{2.5cm}
\begin{tikzpicture}[shorten >=1pt,->,draw=black!50, node distance=\layersep]
\tikzstyle{every pin edge}=[<-,shorten <=1pt]
\tikzstyle{neuron}=[circle,fill=black!25,minimum size=17pt,inner sep=0pt]
\tikzstyle{input neuron}=[neuron, fill=green!50];
\tikzstyle{output neuron}=[neuron, fill=red!50];
\tikzstyle{hidden neuron}=[neuron, fill=blue!50];
\tikzstyle{annot} = [text width=4em, text centered]
% Draw the input layer nodes
\foreach \name / \y in {1,...,4}
% This is the same as writing \foreach \name / \y in {1/1,2/2,3/3,4/4}
\node[input neuron, pin=left:Input \#\y] (I-\name) at (0,-\y) {};
% Draw the hidden layer nodes
\foreach \name / \y in {1,...,5}
\path[yshift=0.5cm]
node[hidden neuron] (H-\name) at (\layersep,-\y cm) {};
% Draw the output layer node
\node[output neuron,pin={[pin edge={->}]right:Output}, right of=H-3] (O) {};
% Connect every node in the input layer with every node in the
% hidden layer.
\foreach \source in {1,...,4}
\foreach \dest in {1,...,5}
\path (I-\source) edge (H-\dest);
% Connect every node in the hidden layer with the output layer
\foreach \source in {1,...,5}
\path (H-\source) edge (O);
% Annotate the layers
\node[annot,above of=H-1, node distance=1cm] (hl) {Hidden layer};
\node[annot,left of=hl] {Input layer};
\node[annot,right of=hl] {Output layer};
\end{tikzpicture}
% End of code
\end{document}
ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network có bao nhiêu sao?
ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network có 5.4k sao GitHub — tải lại trang để xem số mới nhất, hoặc xem trực tiếp github.com/ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network. TopGit phản chiếu số sao của GitHub nhưng không cam kết đến từng phút.
ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network có những chủ đề gì?
GitHub topics của ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network: "alexnet", "cnn", "deeplearning", "keras", "machinelearning", "resnet", "resnet-50", "semantic-segmentation", "tensorflow", "tensorflow2", "tools", "visu", "visualization-neural-network", "visualize", "visualize-data", "visualize-networks". TopGit xếp repo vào nhóm AI Tools.
ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network có website riêng không?
TopGit chưa ghi nhận URL trang chủ cho ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network. Phần README ở tab phía trên thường có link demo, hoặc xem mô tả GitHub của repo.
ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network còn đang phát triển không?
Commit gần nhất trên ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network là 1.2 năm trước (theo timestamp GitHub). Repo có 650 fork — một chỉ báo về mức độ quan tâm của cộng đồng.
ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network viết bằng ngôn ngữ gì?
Dữ liệu TopGit chưa ghi nhận ngôn ngữ chính cho ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network. Xem danh sách file trên GitHub để biết chi tiết.
Đọc thêm về ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network ở đâu?
Trang TopGit này là một snapshot — tab "Readme" hiển thị nguyên văn README của repo (đã bỏ link, giữ ảnh). Repo GitHub ở github.com/ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network là nguồn chính thức.
Đọc đầy đủ README ở tab phía trên.
Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network có đáng để bạn bỏ thời gian?
ChatGPT, Claude và Perplexity đều đọc được trang này. Hỏi thử xem họ nghĩ gì về Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network.
/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network
