网络结构可视化的重要性

模型结构可视化是一个非常重要的工具，特别当你在：

• 实现论文中的结构，对他并不熟悉
• 实现自己自定义的网络结构

通过检查输出的图相，你可以知道网络设计的逻辑上是否有瑕疵，包括：

1. 网络中的层序不正确
2. 卷积层或池化层后的输出维度不正确

所以我们建议在每个卷积块和池化层块之后将模型可视化，让自己能够进行验证。

结构可视化实现

1. 首先我们需要安装一个库：graphviz

   mac具体的安装步骤可以参考我的另一篇博客：Mac上安装graphviz. 成功解决ImportError: Failed to import pydot

   Ubuntu：

   sudo apt-get install graphviz
   

2. 接下来，我们还需要安装两个python包

pip install graphviz==0.5.2
pip install graphviz==1.0.0

3. 创建visualize_architecture.py并插入如下代码：

from nn.conv.lenet import LeNet
from tensorflow.keras.utils import plot_model

# 初始化LeNet并将网络结构可视化图像写入硬盘
model = LeNet.build(28, 28, 1, 10)
plot_model(model, to_file="lenet.png", show_shapes=True)

运行结果：