Интерактивный 3D визуализатор Нейронных Сетей

Этот проект служит инструментом для того, чтобы сделать структуру нейронных сетей более визуально понятной, чем при обычных схематических представлениях, и предоставляет интерактивные способы редактирования архитектурных параметров. Он может быть использован для обучения начинающих, как слои глубокой нейронной сети или CNN связаны между собой и визуализирует количество весов / вычислений, участвующих в модели.

Есть два "режима":

1. Построение CNN в редакторе Unity путем объединения префабов и настройки параметров.
2. Загрузка JSON-файла с весами и активациями из фактической модели tensorflow для отображения, которая должна быть настроена и преобразована в первую очередь.

Приступая к работе

Эти инструкции должны помочь вам встать и работать, если есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь спрашивать меня.

Предпосылки

До сих пор этот проект был разработан исключительно на Windows, и я еще не тестировал его на своей системе Linux. Для скриптов tensorflow Вам, очевидно, нужно установить tensorflow и numpy.

Установка

Установите последнюю версию Unity. Редактор CNN должен сразу же работать с включенной сценой (в каталоге Assets/Scenes), просто перетащите префабы слоев в диспетчер объектов (не перетаскивайте их в сцену, так как все они должны быть расположены в начале координат)

Для загрузки модели, пожалуйста, взгляните на проект python "cifar10". Он включает в себя код для построения и обучения простой классификации CIFAR10 CNN с необходимым именованием слоев и выводом контрольных точек, а также конвертер ckpt, который запускает тестовые примеры cifar10 для получения соответствующих активаций нейронов и записывает JSON, который затем может быть загружен проектом Unity.

В качестве альтернативы загрузите этот набор примеров JSONs: https://drive.google.com/open?id=1Hr3sveB1hiVO37OmwOWrOLU8EqyMmrG3 Вы должны выбрать содержащую папку после нажатия кнопки "Загрузить".

Способствующий

На данный момент (по состоянию на 21 августа 2018 года) я занимаюсь рефакторингом проекта, чтобы сделать код более понятным. Я начал проект с учетом университетского крайнего срока и не очень много думал о хорошем дизайне кода, так что многое еще предстоит переписать / очистить.

Авторы

• Штефан Зетцен - начальная работа - visuality.at

Добавьте себя после внесения вклада ;-)

Лицензия

Этот проект лицензируется под лицензией Apache License 2.0

Подтверждения

• Спасибо Мануэле Вальднер из TU Vienna за первоначальные обсуждения этого проекта, который возник как упражнение курса для курса визуализации 2 и за то, что позволил реализовать собственные идеи вместо существующих бумажных реализаций для упражнения.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: github.com

Комментарии: