caffe network 可视化

本博文介绍caffe network可视化，非常的简单
首先，安装必须的dependencies：

$ pip install pydot
$ sudo apt-get install graphviz libgraphviz-dev
$ pip install pygraphviz

在这假设caffe已经安装好了，下面给一个简单的例子，在test.prototxt文件中创建一个网络:

name:”myconvolution”
input: “data”
input_dim: 1
input_dim: 1
input_dim: 256
input_dim: 256
layer {
name: “conv”
type: “Convolution”
bottom: “data”
top: “conv”
convolution_param {
num_output: 10
kernel_size: 3
stride: 1
}
weight_filler{
type: “gaussian”
std: 0.01
}
bias_filler {
type: “constant”
value: 0
}
}
}

安装dependencies后,运行

$ python /path/to/caffe/python/draw_net.py test.prototxt test.png

在我的电脑上是:

$ python ~/caffe/python/draw_net.py test.prototxt test.png

可视化后的结果如下图所示:

在这给出另外一个例子,可视化caffe examples中的mnist中的lenet.prototxt 网络:

$ python ~/caffe/python/draw_net.py ~/caffe/examples/mnist/lenet.prototxt lenet.png

lenet 网络 可视化后的结果如下图:

可视化后有助于你更好的了解网络的结构,如果感兴趣可以尝试其他的网络.