告别复杂绘图：PlotNeuralNet跨平台环境配置指南（Windows/macOS/Linux）

你还在为神经网络结构图的绘制而烦恼吗？手动调整图形位置、修改层级颜色、导出高清图片——这些繁琐工作是否占用了你大量科研时间？本文将带你3分钟完成PlotNeuralNet在不同操作系统的环境配置，让你专注于算法设计而非绘图细节。读完本文后，你将能够：

• 在Windows/macOS/Linux系统中搭建完整工作环境
• 生成如AlexNet、U-Net等经典网络的高清结构图
• 通过Python脚本快速自定义神经网络架构图

项目简介

PlotNeuralNet是一个基于LaTeX的神经网络绘图工具，能够通过简洁的代码生成专业级网络结构图。项目提供了丰富的预定义图层样式和示例模板，支持从简单的全连接网络到复杂的卷积神经网络（CNN）可视化。

项目核心文件结构：

• examples/：包含AlexNet、U-Net等经典网络的TeX示例
• pycore/：Python接口模块，提供图层定义和绘图逻辑
• tikzmake.sh：自动化编译脚本，一键生成PDF文件

环境配置指南

Windows系统

1. 安装LaTeX环境
   下载并安装MikTeX（选择适合Windows的版本），安装过程中勾选"安装缺少的包时自动下载"选项。

2. 配置Bash环境
   安装Git Bash，它提供了类Unix的命令行环境，支持运行项目中的Shell脚本。

3. 获取项目代码

   git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/PlotNeuralNet
   cd PlotNeuralNet
   

macOS系统

1. 安装LaTeX环境
   使用Homebrew安装MacTeX：

   brew install --cask mactex
   

2. 获取项目代码

   git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/PlotNeuralNet
   cd PlotNeuralNet
   

Linux系统

1. 安装依赖包
   Ubuntu 18.04及以上版本：

   sudo apt-get install texlive-latex-base texlive-fonts-recommended texlive-fonts-extra texlive-latex-extra
   

2. 获取项目代码

   git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/PlotNeuralNet
   cd PlotNeuralNet
   

快速上手示例

以LeNet网络为例，执行以下命令生成结构图：

cd pyexamples/
bash ../tikzmake.sh test_simple

执行成功后，将在当前目录生成test_simple.pdf文件，包含一个简单的卷积神经网络结构图。你可以直接打开PDF文件查看，或使用图片工具转换为PNG/JPG格式。

Python接口使用

通过Python脚本可以更灵活地定义网络结构。创建自定义网络文件：

mkdir my_project && cd my_project
vim my_arch.py

添加以下代码（简化版U-Net结构）：

import sys
sys.path.append('../')
from pycore.tikzeng import *

arch = [
    to_head('..'),
    to_cor(),
    to_begin(),
    # 编码器部分
    to_Conv("conv1", 512, 64, offset="(0,0,0)", height=64, depth=64, width=2),
    to_Pool("pool1", offset="(0,0,0)", to="(conv1-east)"),
    # 解码器部分
    to_Conv("conv2", 256, 64, offset="(1,0,0)", to="(pool1-east)", height=32, depth=32, width=2),
    to_Conv("conv3", 128, 64, offset="(1,0,0)", to="(conv2-east)", height=16, depth=16, width=2),
    to_end()
]

def main():
    namefile = str(sys.argv[0]).split('.')[0]
    to_generate(arch, namefile + '.tex')

if __name__ == '__main__':
    main()

编译生成PDF：

bash ../tikzmake.sh my_arch

示例效果展示

项目提供了多种经典网络的可视化示例，位于examples/目录下，包括：

• LeNet：经典手写数字识别网络
• U-Net：医学图像分割网络
• VGG16：深度卷积神经网络
• FCN-8s：全卷积语义分割网络

常见问题解决

1. 编译失败：检查LaTeX环境是否完整，缺少的宏包可以通过MikTeX控制台或TeX Live管理器安装。

2. 中文显示问题：在TeX文件中添加以下代码：

   \usepackage{ctex}
   

3. 图片模糊：直接使用生成的PDF文件，或通过高分辨率设置导出图片：

   pdftoppm -png -r 300 input.pdf output
   

总结

PlotNeuralNet通过代码驱动的方式，让神经网络可视化变得简单高效。无论是论文写作、PPT展示还是教学材料制作，它都能帮助你快速生成专业的网络结构图。现在就动手尝试，用代码绘制你的第一个神经网络吧！

后续我们将推出"自定义图层样式"和"批量生成对比图"的进阶教程，敬请关注。