cnn模型可视化
picasso-viz的Python项目详细描述
毕加索
CNN模型可视化工具
有关毕加索的介绍，请参见Medium post。
- 免费软件：eclipse公共许可证
- 文档：https://picasso.readthedocs.io
如果你在研究中使用毕加索，please cite our paper：
@misc{picasso2017,
Author = {Ryan Henderson and Rasmus Rothe},
Title = {Picasso: A Neural Network Visualizer},
Year = {2017},
Eprint = {arXiv:1705.05627},
Url = {https://arxiv.org/abs/1705.05627}
}
快速启动
毕加索使用Python 3.5+因此，如果需要，请使用虚拟环境（例如virtualenv env --python=python3）并激活它！
使用pip或从源安装
使用pip:
pip install picasso-viz
从存储库：
git clone git@github.com:merantix/picasso.git cd picasso pip install -e .
注意：您需要TensorFlow后端，以便Keras使用这些示例。确保您的~/.keras/keras.json文件看起来像：
{ "backend": "tensorflow", "image_dim_ordering": "tf", "floatx": "float32", "epsilon": 1e-07 }启动烧瓶服务器
export FLASK_APP=picasso flask run
将浏览器指向127.0.0.1:5000，您将看到登录页！完成后，Ctrl+C在终端中终止烧瓶服务器
建立文档
该文档比本自述要广泛得多，包括关于使keras vgg16和tensorflow nmist模型工作的说明，以及关于构建自己的可视化和使用自定义模型的指南。这假设您已经克隆了存储库。首先安装所需的软件包：
pip install -e .[docs]
然后构建它们：
cd docs/ make html
然后您可以在您选择的浏览器中打开_build/html/index.html。
注释
- 原则上，应该支持在keras上使用ano后端生成的模型。唯一的区别是卷积的数组顺序。我还没有尝试过，所以可能需要一个额外的配置参数。
学分
- Elias和Filippo用于早期代码贡献和查找错误和问题
- John、Josh、Rasmus和Stefan他们仔细的代码审查和反馈
- 法维孔是对帕布罗·毕加索1907年的画作“Les Demoiselles d’Avignon”的修改。马克斯·布劳恩摄。
- 这个包是用Cookiecutter和audreyr/cookiecutter-pypackage项目模板创建的。
历史记录
0.2.0（2017-06-07）
- 添加restful api
- 重做配置加载程序
- 主要重构
0.1.2（2017-06-07）
- 修复路缘石装载问题
- 安装前检查tensorflow的安装
0.1.1（2017-05-16）
- pypi上的第一个版本。
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