一、Graphviz安装

sudo apt-get install graphviz

二、神经网络绘图

创建并编辑nn.dot，新增如下


digraph G {rankdir = LRsplines = linenodesep = .05subgraph cluster_0 {color = white;node [style = solid, color = blue, shape = circle];I1 I2 I3;label = "input layer";}subgraph cluster_1 {color = white;node [style = solid, color = orange, shape = circle];H11 H21 H31 H41 H51;label = "hidden layer 1";}subgraph cluster_2 {color = white;node [style = solid, color = orange, shape = circle];H12 H22 H32 H42 H52;label = "hidden layer 2";}subgraph cluster_3 {color = white;node [style = solid, color = sienna, shape = circle];O1 O2 O3 O4;label = "output layer";}I1 -> H11I1 -> H21I1 -> H31I1 -> H41I1 -> H51I2 -> H11I2 -> H21I2 -> H31I2 -> H41I2 -> H51I3 -> H11I3 -> H21I3 -> H31I3 -> H41I3 -> H51H11 -> H12H21 -> H12H31 -> H12H41 -> H12H51 -> H12H11 -> H22H21 -> H22H31 -> H22H41 -> H22H51 -> H22H11 -> H32H21 -> H32H31 -> H32H41 -> H32H51 -> H32H11 -> H42H21 -> H42H31 -> H42H41 -> H42H51 -> H42H11 -> H52H21 -> H52H31 -> H52H41 -> H52H51 -> H52H12 -> O1H22 -> O1H32 -> O1H42 -> O1H52 -> O1H12 -> O2H22 -> O2H32 -> O2H42 -> O2H52 -> O2H12 -> O3H22 -> O3H32 -> O3H42 -> O3H52 -> O3H12 -> O4H22 -> O4H32 -> O4H42 -> O4H52 -> O4
}

窗口运行如下命令：

dot -Tjpg nn.dot -o nn.jpg

得到图形如下：

三、python脚本优化

当随着神经网络隐含层层数和各层神经元个数增多，graphviz脚本需要复制粘贴大量格式相同代码，为此考虑python脚本自动增加代码，从而减轻重复工作量。

1. git项目克隆

git clone https://github.com/baymaxKevin/makeNN.git

2. 参数调整

在makeDefConfig方法中修改隐含层层数和各层神经元个数layers_cfg，这里在上面网络基础上，隐含层增加一层，隐含层节点分别为10，4，8。

3. 运行

cmd命令或者Pycharm运行二选一。

3.1 cmd命令

python ./makeNN.py

3.2 Pycharm运行

在Pycharm直接运行即可。

3.3 结果展示

参考文章

https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/51469006?utm_source=blogxgwz12

https://blog.csdn.net/rtygbwwwerr/article/details/50937643

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