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这是干什么的？
PlotNeuralNet 是一套用来画神经网络示意图的 LaTeX 代码，适合写报告和做演示，里面还带了 FCN-8、FCN-32 这样现成的例子。
PlotNeuralNet 是一套用来画神经网络示意图的 LaTeX 代码，适合写报告和做演示，里面还带了 FCN-8、FCN-32 这样现成的例子。也就是说我不用在编辑器里手动画图——那它具体是怎么工作的？你用代码描述你的网络，TikZ 会把它渲染成矢量图：可以直接写 LaTeX（examples 目录里有示范），也可以用它自带的 Python 接口。
你用代码描述你的网络，TikZ 会把它渲染成矢量图：可以直接写 LaTeX（examples 目录里有示范），也可以用它自带的 Python 接口。怎么把它跑起来？先装好 TeX 工具链：Ubuntu 16.04/18.04 按它列出的软件包安装，Windows 上装 MikTeX，再配一个 bash 运行环境，比如 Git bash 或 Cygwin。然后用 bash ../tikzmake.sh myarch 跑一个例子。
先装好 TeX 工具链：Ubuntu 16.04/18.04 按它列出的软件包安装，Windows 上装 MikTeX，再配一个 bash 运行环境，比如 Git bash 或 Cygwin。然后用 bash ../tikzmake.sh myarch 跑一个例子。我得是 LaTeX 高手才能用吗？不用。除了 examples 目录里演示的直接用 LaTeX 的方式，还有 Python 接口：写一个像 myarch.py 这样的脚本描述你的各个层，然后运行 bash ../tikzmake.sh myarch。
不用。除了 examples 目录里演示的直接用 LaTeX 的方式，还有 Python 接口：写一个像 myarch.py 这样的脚本描述你的各个层，然后运行 bash ../tikzmake.sh myarch。有什么它还画不了的吗？TODO 列表里还有：方便的图例功能、更多层的形状（比如 TruncatedPyramid 和 2DSheet），以及 RNN 这类网络的示例；Python 接口本身已经做完了。
TODO 列表里还有：方便的图例功能、更多层的形状（比如 TruncatedPyramid 和 2DSheet），以及 RNN 这类网络的示例；Python 接口本身已经做完了。在我的 Mac 上能用吗，还是只支持 Linux 和 Windows？README 只给了 Ubuntu 16.04/18.04 的安装步骤，以及 Windows 上通过 MikTeX 加 Git bash 或 Cygwin 的做法；没有提到 macOS。
README 只给了 Ubuntu 16.04/18.04 的安装步骤，以及 Windows 上通过 MikTeX 加 Git bash 或 Cygwin 的做法；没有提到 macOS。现成的例子展示了哪些网络？README 列出了 FCN-8、FCN-32 和 Holistically-Nested Edge Detection 作为示例网络，并让你去 examples 目录查看每个网络具体是怎么搭建的。
README 列出了 FCN-8、FCN-32 和 Holistically-Nested Edge Detection 作为示例网络，并让你去 examples 目录查看每个网络具体是怎么搭建的。作者为什么把这个项目公开出来？为了让大家共享改进：README 希望用户把自己的改进和 bug 修复整合回这个项目，让这些代码帮到更多人。
为了让大家共享改进：README 希望用户把自己的改进和 bug 修复整合回这个项目，让这些代码帮到更多人。What are similar projects?conv_arithmetic, deeplearningbook-chinese, External-Attention-pytorch, openface, awesome-deep-learning-papers, Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap, pix2code, Attention-Residuals
conv_arithmetic, deeplearningbook-chinese, External-Attention-pytorch, openface, awesome-deep-learning-papers, Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap, pix2code, Attention-ResidualsWhich topics is it in?plotting, diagrams-as-code, tex, diagrams, deep-neural-networks, presentation, latex, paper, academic, visualization, neural-network, deep-learning
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