Netscope——深度學習網路可視化工具

一、介紹

Netscope是一個深度學習網路可視化工具，它可以用於可視化網路架構、前向/反向傳播、權重等信息。該工具支持眾多深度學習框架（如Caffe、Tensorflow等）的模型可視化，並且支持自定義網路模型。下面我們將逐一介紹Netscope的功能與應用。

二、網路可視化

一個深度學習模型往往由多個網路層級組成，並且通常網路層級之間存在複雜的連接關係。在構建或者debug時，了解網路架構是非常重要的。Netscope可以將網路可視化成一個流程圖，清晰地展示網路的結構、層級以及層間關係。

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <script src="https://raw.githubusercontent.com/ethereon/caffe/master/src/caffe/proto/caffe.proto" type="text/javascript"></script>
    <script src="https://rawgit.com/ethereon/caffe/master/src/caffe/net_drawer.js" type="text/javascript"></script>
  </head>
  <body>
    <div id="viz"></div>
    <script type="text/javascript">
      var caffeNet = proto.Caffe.PhaseDescriptor.decode(caffe_proto_text).net;
      var dotStr = getNetworkDescription(caffeNet, {rankdir: 'BT'});
      document.getElementById('viz').innerHTML = Viz(dotStr, {format: 'svg'});
    </script>
  </body>
</html>

上面的代碼片段展示了如何使用Netscope將Caffe模型可視化成一個流程圖。通過在網頁上打開該HTML文件，我們可以看到一個反向傳播網路的流程圖（下圖）。

三、層級信息

Netscope可以顯示每個網路層級的詳細信息，如輸入、輸出大小、參數等。這對於debug和理解網路結構非常有幫助。下面的代碼片段展示了在HTML中將Caffe網路的信息可視化：

var visualization = d3.select('#visualization').append('svg')
  .attr("width", '100%')
  .attr("height", '100%')

var net = new Net('net', caffeNet);

var nodes = net.visible,
    edges = net.edges;

var node = visualization.append('g')
    .selectAll('circle')
    .data(nodes)
    .enter().append('circle')
    .attr('r', function(d) { return d.type() == "Data" ? 4 : 10 })
    ...
var text = visualization.append('g')
    .selectAll('text')
    .data(node.data())
    .enter().append('text')
    .attr('text-anchor', 'middle')
    ...
var edge = visualization.append("g")
    .selectAll("line")
    .data(edges)
    .enter().append("line")
    ...

上面的代碼片段展示了如何在HTML中繪製Caffe網路，並且展示每個節點的詳細信息。下圖是Caffe reference Net的可視化效果（僅包含前五個層）

四、權重信息

權重是深度學習中的一項重要參數，它直接影響網路的學習效果。除了可視化網路結構和層級信息，Netscope還支持顯示權重信息，包括卷積核和全連接層參數。如果一個神經元的輸出值接近於0，它就相當於「死亡」。理解這些參數能夠幫助我們分析模型的性能和調整模型的超參數。

var fc0_data = net.blobs['fc0'];
var fc1_data = net.blobs['fc1'];
var conv0_data = net.params['conv0'];

var blob_factors = []
csi.utils.normalization_constants(fc0_data, [100], function(factors) {
  blob_factors['fc0'] = factors;
  csi.utils.normalization_constants(fc1_data, [100], function(factors) {
    blob_factors['fc1'] = factors;
    csi.utils.normalization_constants(conv0_data, 
      [5, 5, 3, 64], function(factors) {
      blob_factors['conv0'] = factors;
      var vis = vnode
            .selectAll('.hidden')
            .data(net.proto.layer.filter(function(l) { 
              return !(l.type == "Input" || l.type == "ReLU" || l.type == "Sigmoid" || l.type == "SoftmaxWithLoss" || l.type == "Dropout" || l.type == "BatchNorm"); 
              }))
            .enter().append('g')
            ...
            })});});

上面的代碼片段展示了如何在HTML中顯示Caffe權重信息，包括全連接層和卷積層參數。下圖展示了一個卷積神經網路的權重可視化結果。

五、結語

Netscope是一個非常強大的深度學習網路可視化工具，它不僅能夠可視化網路結構和層級信息，還可以展示權重（參數）信息。通過使用Netscope，我們可以更好地理解深度學習網路的結構和參數，以及提高模型的性能和效果。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/233705.html