一、介绍
Netscope是一个深度学习网络可视化工具，它可以用于可视化网络架构、前向/反向传播、权重等信息。该工具支持众多深度学习框架（如Caffe、Tensorflow等）的模型可视化，并且支持自定义网络模型。下面我们将逐一介绍Netscope的功能与应用。
二、网络可视化
一个深度学习模型往往由多个网络层级组成，并且通常网络层级之间存在复杂的连接关系。在构建或者debug时，了解网络架构是非常重要的。Netscope可以将网络可视化成一个流程图，清晰地展示网络的结构、层级以及层间关系。
<!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>上面的代码片段展示了如何使用Netscope将Caffe模型可视化成一个流程图。通过在网页上打开该HTML文件，我们可以看到一个反向传播网络的流程图（下图）。
三、层级信息
Netscope可以显示每个网络层级的详细信息，如输入、输出大小、参数等。这对于debug和理解网络结构非常有帮助。下面的代码片段展示了在HTML中将Caffe网络的信息可视化：
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")
...上面的代码片段展示了如何在HTML中绘制Caffe网络，并且展示每个节点的详细信息。下图是Caffe reference Net的可视化效果（仅包含前五个层）
四、权重信息
权重是深度学习中的一项重要参数，它直接影响网络的学习效果。除了可视化网络结构和层级信息，Netscope还支持显示权重信息，包括卷积核和全连接层参数。如果一个神经元的输出值接近于0，它就相当于“死亡”。理解这些参数能够帮助我们分析模型的性能和调整模型的超参数。
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')
...
})});});上面的代码片段展示了如何在HTML中显示Caffe权重信息，包括全连接层和卷积层参数。下图展示了一个卷积神经网络的权重可视化结果。
五、结语
Netscope是一个非常强大的深度学习网络可视化工具，它不仅能够可视化网络结构和层级信息，还可以展示权重（参数）信息。通过使用Netscope，我们可以更好地理解深度学习网络的结构和参数，以及提高模型的性能和效果。
