机器学习画图神器来啦！

程序员有个共通点就是：撸代码时候挺爽的，一旦要将过程和结果可视化的时候，就有点犯怵。

但无论是涉及到写论文，还是做演示，或者是写博客，或者参加顶会，可视化显然是一个绕不过去的坎儿。

对于很多研究人员和开发者来说，内容的「可视化」是一个大问题。如果从头开始画，配色、空间布局都很伤脑筋，而且画丑了也拿不出手，要是有模板可以套就好了。

今天，Jack 给大家带来两款好用的作图神器。

一、ML Visuals

ML Visuals 是专为解决神经网络画图问题设计的。

开源以来，项目受到广泛关注，迄今已收获 3.7K Star。ML Visuals 专为解决神经网络画图问题设计，最近，这一模板又进行了更新。

ML Visuals 现在包含了 100 多个可用的自定义图形，使用者可以在任何论文、博客、PPT 中使用这些资源。

项目地址：https://github.com/dair-ai/ml-visuals

这份 101 页的模板共包含几个部分：

• 基础组件
• 架构
• 机器学习概念
• 抽象背景
• 渐变背景
• 机器学习 & 健康
• 其他
• 机器学习系统设计

基础组件

这套画图模板首先提供了多种基础组件，比如表示过程、操作或转换的圆角矩形，表示神经元或任意操作的小圆圈，表示向量的一排小方块以及表示多维数组的网格等。

架构

架构部分的模板数量最多，共有 32 张。对于复杂的模型架构来说，套模板显然事半功倍，比亲手画图要便捷得多。

比如，画出卷积操作的示意图：

使用该模板重现一些经典架构也是得心应手，比如下图是使用该模板绘制的 Transformer 架构图：

机器学习概念

该模板还可以用来表示机器学习中的一些基本概念，比如 DropOut、归一化：

除此之外，目前这套模板还包含多张关于生物、医疗领域的内容。比如疼痛强度预估、疼痛位置预估：

这张代表「疼痛指数」的图，稍加修改就能用于别处：

最后再来看下使用该模板绘制的神经网络：

此外，该模板还可用于机器学习系统设计，例如：

目前，该模板还在持续更新中，感兴趣的读者可以参考：http://dwz.date/dU9W

二、Netron

网络可视化神器 Netron，谁用谁知道。

项目地址：https://github.com/lutzroeder/Netron

Netron 是微软家的 lutzroeder 小哥开源的一款软件，目前已经 12.9k+ Star。

深度学习和机器学习模型的可视化工具神器，支持目前大多数主流深度学习框架的模型，你能想到的，都是支持的。

可本地安装，也可以在线使用，在线地址：https://netron.app/

三、絮叨

哦，对了，别忘了上篇文章的福利约定哦~

我是 Jack ，我们下期见。

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